發(fā)布時間：2024-04-25 20:43

　　心音信號分析在心血管疾病的臨床檢測及體檢中起著重要的作用。心音信號分析中最常用的方法為自動分析技術,主要包括降噪、分割、特征提取及分類等核心步驟。本文對心音自動分析技術進行了分析,并對存在的難點進行了深入研究,主要工作可概括如下:(1)在降噪算法的研究中,本文首先研究了基于小波的降噪方法,并提出了一種基于coif-5的小波自適應降噪方法。然而,實際中的噪聲往往具備非平穩(wěn)、混沌等特性,心音小波系數(shù)大于噪聲小波系數(shù)的理論并不完全嚴格,且基于小波降噪方法無法追蹤噪聲變化,在長時采集心音中提取的閾值參數(shù)易出現(xiàn)錯誤。因此,本文進一步提出了一種融合改進最小值控制遞歸平均和最優(yōu)修正對數(shù)譜幅度估計的心音降噪方法,采用短時窗平滑動態(tài)追蹤及估計噪聲最小值,通過最小化干凈心音與估計的干凈心音的差異來最大限度的抑制噪聲。實驗結果驗證了提出算法的有效性。(2)本文對閾值分割和基于隱馬爾可夫模型的方法進行了研究。閾值分割的優(yōu)點是算法復雜度低,在高實時性處理系統(tǒng)中更適用。本文提出了一種基于非平穩(wěn)系統(tǒng)辨識原理的包絡提取新方法,通過心音短時平穩(wěn)性強于噪聲短時平穩(wěn)性的特點,順序辨識心音幀的非平穩(wěn)相關性,從而獲得更有效的特...

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1基于自動分析技術的心音分類系統(tǒng)原理

心音自動分析技術主要由心音信號的預處理、分割、特征提取與分類等步驟構成。其中,預處理的目的是提高心音信號的可分析性,其核心步驟為降噪�，F(xiàn)階段的研究中,一些學者將心音分割視作預處理中的一部分,但心音分割作為心音自動分析技術的基礎,且與降噪等過程均可作為相互獨立的研究課題,因此本文在....

圖2.1心臟的結構

上述結構中,右心房為心臟的四腔之一,其作用是通過上、下靜脈腔接納全身靜脈血液的回流。三尖瓣為圓形的三組扇,其作用是在血液循環(huán)過程中管控血液在右心房與右心室間的流動方向,如當右心室收縮時,若三尖瓣的三扇瓣同時關閉,則血液迸射進入肺動脈,若未能同時關閉(未關閉或者關閉不全,異常情況)....

圖2.2心臟供血過程心音源成分的產(chǎn)生及部位

心臟泵血過程與心臟各結構有關,當某一或多種結果異常時,常會導致血液流動異常,產(chǎn)生不一樣的血液撞擊振動。如二尖瓣關閉不全時,由左心房泵入左心室的血液在心肌收縮時左心房液壓降低,導致血液回流至左心房,從而產(chǎn)生額外的血液撞擊振動,即產(chǎn)生具備病變特征的異常振動。2.1.3心音的傳導

圖2.3心音信號的傳導

心臟供血的振動信號要傳遞至體表,需要經(jīng)過胸腔、胸壁等結構的傳導,如圖2.3所示。圖2.3(a)為胸部垂直CT圖,其中綠色圈內(nèi)部分為心臟,兩紅色圈之間為胸腔,兩藍色圈之間為胸壁,可見心音傳遞的主要介質為胸腔和胸壁。因此,可以簡潔的將心音傳導機制概括為圖2.3(b),即心音源成分由心....

本文編號：3964228