心音信號(hào)是人體最為重要的生理信號(hào)之一,與心臟疾病有關(guān)的各種信息常常反映在心音信號(hào)中.心音的改變和雜音的出現(xiàn)往往是器質(zhì)性心臟病的最早體征;同時(shí)心音分析與心電圖、超聲心電圖等檢測(cè)方法相比,具有檢測(cè)方便、無(wú)創(chuàng)、花費(fèi)少等優(yōu)點(diǎn),因此對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行定量分析對(duì)于基礎(chǔ)研究和臨床診斷都有著重要的意義.本文主要研究了心音信號(hào)的包絡(luò)提取方法與分割方法.主要研究?jī)?nèi)容如下:一、對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理.首先,為了減少后續(xù)分析的數(shù)據(jù)處理量,對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了重采樣;其次,分別采用巴特沃斯帶通濾波和小波閾值去噪兩種方法來(lái)去除心音信號(hào)中不同頻率的噪聲;特別的,由于心音信號(hào)是近似周期性的,本文提出一種新方法來(lái)獲得強(qiáng)度大小和長(zhǎng)度統(tǒng)一的心音信號(hào),為后續(xù)的分段和識(shí)別作準(zhǔn)備.二、提出一種新的包絡(luò)提取模型,該模型與現(xiàn)有的包絡(luò)提取方法相比,具有明顯的優(yōu)勢(shì).對(duì)單分量信號(hào)而言,由該模型得到的上下包絡(luò)能夠保證其對(duì)稱性.經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的固有模態(tài)函數(shù)是單分量信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?所以本文將新的包絡(luò)模型與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相結(jié)合,對(duì)可表征心音信號(hào)的固有模態(tài)分量進(jìn)行包絡(luò)提取,從后續(xù)的心音信號(hào)分割結(jié)果可看出新方法的優(yōu)良特性.三、在特征提取方面,本文基于第四章提出的包...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?—個(gè)完整的心動(dòng)周期．??

２．２心音信號(hào)的時(shí)頻域特性??１、時(shí)域特性??一個(gè)完整的心動(dòng)周期如圖２－１所示，由第一心音（Ｓｌ，ｆｉｒｓｔ?ｈｅａｒｔ?ｓｏｕｎｄ）、收縮期（Ｓ，??Ｓｙｓｔｏｌｅ）、第二心音（Ｓ２，?ｓｅｃｏｎｄ?ｈｅａｒｔ?ｓｏｕｎｄ）、舒張期（Ｄ，?Ｄｉａｓｔｏｌｅ）四部分構(gòu)成．從圖中可....

圖３－１重采樣前后的心音信號(hào)．??

１／ｓ??圖３－１重采樣前后的心音信號(hào)．??心音信號(hào)經(jīng)過(guò)巴特沃斯帶通濾波前后的頻譜圖，從圖３－２（ｂ）中可以看出，心音信號(hào)中高頻??和低頻的噪聲信號(hào)被大大削弱，起到了良好的帶通濾波效果．???．—＿＿－￣￣．￣￣?ＳＯＯｐ—＿ｒ—ｒ－＿??５?…，Ｉ?．?：?！?｜?■?？?：?....

圖３－３小波閾值去噪流程圖??

干凈的”心音信號(hào)有關(guān)．因此，如果“不重要”的細(xì)節(jié)將被去除，則原始信號(hào)可以在剩余??系數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行重構(gòu)，而不會(huì)丟失信號(hào)中包含的重要信息．??通常情況下，一維信號(hào)的小波閾值去噪過(guò)程主要分為三個(gè)步驟，如圖３－３所示：??口?ｃｏ?小波分解高（〇，?小波重構(gòu)，??Ｉ?Ｋ?ａ?？頻系數(shù)閾....

圖３－４不同小波函數(shù)去噪前后心音信號(hào)的頻譜圖．??閾值函數(shù)的選擇??

?（３－１）??式（３－１）中％為小波變換的系數(shù)，＾為閾值．硬閾值函數(shù)在和Ａ處不是連續(xù)的，會(huì)出現(xiàn)??間斷點(diǎn)，從而造成重構(gòu)的信號(hào)產(chǎn)生附加震蕩，如圖３－５（ａ）所示．??軟閾值函數(shù)的表達(dá)式為：??，Ｉ?ｓｇｎ＾〇ｊｊ，ｋ）｛＼ｃｏｊＭ＼），?＼ｃｊｊ＜ｋ＼?＞?Ａ??＝?Ｓ?（３－２....

本文編號(hào)：3950306