基于心音信號分析的心臟病診斷方法研究.pdf

1、心音信號是人體重要的生理信號之一，心臟各部分功能狀態(tài)的生理、病理信息均可在心音中體現(xiàn)。對心音信號采集和分析的能力直接影響心血管疾病的診斷水平和確診率，因此，心音的研究具有長遠(yuǎn)的意義。心音信號是一種微弱的具有時變性、非平穩(wěn)性的復(fù)雜信號，所以，對于心音信號的特征提取和分類識別一直是心音處理的研究難題和研究熱點。
　　 本文將從心音信號的采集去噪、成分分析、特征提取、特征可分性四個方面來對心音信號進(jìn)行分析研究。利用LabVIEW8.6

2、虛擬儀器開發(fā)平臺對心音信號進(jìn)行采集。在采集過程中，可以實現(xiàn)心音信號的實時波形播放，進(jìn)而提高采集效率；采用小波變換的方法去除采集過程中的噪聲干擾，獲得良好的去噪效果。
　　 利用MATLAB軟件編程實現(xiàn)了心音信號自動分段算法，通過心音包絡(luò)的提取、包絡(luò)歸一化、包絡(luò)差分得到心音信號的主要成分起止點。第一心音是一個心動周期開始的標(biāo)志，因此，心音自動分段的關(guān)鍵是識別第一心音。將第一心音作為參考，根據(jù)心音信號的特點：心縮期短于心舒期，快速定

3、位第一心音和第二心音。根據(jù)需要，還可得到心縮期、心舒期持續(xù)時長、心動周期時長、心率等心臟特征參數(shù)。
　　 將分段得到的不同心音信號的單個周期通過多種時頻分析方法進(jìn)行對比分析，其中短時傅里葉變換的時頻分辨率較低且時頻分布聚集性差，對病理雜音不能完整反映；維格納分布雖然具有較高的時頻分辨率和較好的聚焦性，但其含有交叉干擾項，嚴(yán)重影響心音信號的分析。S變換兼顧小波變換和傅里葉變換的優(yōu)點，具有良好時頻分辨率和聚集性，且無交叉項干擾。將S