基于包络提取的心音信号识别与分类

发布时间：2024-04-10 20:19

　　心音信号是人体最为重要的生理信号之一,与心脏疾病有关的各种信息常常反映在心音信号中.心音的改变和杂音的出现往往是器质性心脏病的最早体征;同时心音分析与心电图、超声心电图等检测方法相比,具有检测方便、无创、花费少等优点,因此对心音信号进行定量分析对于基础研究和临床诊断都有着重要的意义.本文主要研究了心音信号的包络提取方法与分割方法.主要研究内容如下:一、对心音信号进行预处理.首先,为了减少后续分析的数据处理量,对心音信号进行了重采样;其次,分别采用巴特沃斯带通滤波和小波阈值去噪两种方法来去除心音信号中不同频率的噪声;特别的,由于心音信号是近似周期性的,本文提出一种新方法来获得强度大小和长度统一的心音信号,为后续的分段和识别作准备.二、提出一种新的包络提取模型,该模型与现有的包络提取方法相比,具有明显的优势.对单分量信号而言,由该模型得到的上下包络能够保证其对称性.经验模态分解的固有模态函数是单分量信号的经验模型,所以本文将新的包络模型与经验模态分解相结合,对可表征心音信号的固有模态分量进行包络提取,从后续的心音信号分割结果可看出新方法的优良特性.三、在特征提取方面,本文基于第四章提出的包...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１?—个完整的心动周期．??

２．２心音信号的时频域特性??１、时域特性??一个完整的心动周期如图２－１所示，由第一心音（Ｓｌ，ｆｉｒｓｔ?ｈｅａｒｔ?ｓｏｕｎｄ）、收缩期（Ｓ，??Ｓｙｓｔｏｌｅ）、第二心音（Ｓ２，?ｓｅｃｏｎｄ?ｈｅａｒｔ?ｓｏｕｎｄ）、舒张期（Ｄ，?Ｄｉａｓｔｏｌｅ）四部分构成．从图中可....

图３－１重采样前后的心音信号．??

１／ｓ??图３－１重采样前后的心音信号．??心音信号经过巴特沃斯带通滤波前后的频谱图，从图３－２（ｂ）中可以看出，心音信号中高频??和低频的噪声信号被大大削弱，起到了良好的带通滤波效果．???．—＿＿－￣￣．￣￣?ＳＯＯｐ—＿ｒ—ｒ－＿??５?…，Ｉ?．?：?！?｜?■?？?：?....

图３－３小波阈值去噪流程图??

干净的”心音信号有关．因此，如果“不重要”的细节将被去除，则原始信号可以在剩余??系数的基础上进行重构，而不会丢失信号中包含的重要信息．??通常情况下，一维信号的小波阈值去噪过程主要分为三个步骤，如图３－３所示：??口?ｃｏ?小波分解高（〇，?小波重构，??Ｉ?Ｋ?ａ?？频系数阈....

图３－４不同小波函数去噪前后心音信号的频谱图．??阈值函数的选择??

?（３－１）??式（３－１）中％为小波变换的系数，＾为阈值．硬阈值函数在和Ａ处不是连续的，会出现??间断点，从而造成重构的信号产生附加震荡，如图３－５（ａ）所示．??软阈值函数的表达式为：??，Ｉ?ｓｇｎ＾〇ｊｊ，ｋ）｛＼ｃｏｊＭ＼），?＼ｃｊｊ＜ｋ＼?＞?Ａ??＝?Ｓ?（３－２....

本文编号：3950306