心音是由于心臟及其周圍各器官在進(jìn)行機(jī)械運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的一種生物信號(hào),它包含著人體中大量的生理以及病理信息,在一定程度上能反映心臟系統(tǒng)的健康程度。因此如何從心音信號(hào)中提取有效的信息來(lái)區(qū)分不同心臟疾病類型,儼然已經(jīng)成為一個(gè)重要的問(wèn)題。基于此,本文首先把經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的瓣膜病心音信號(hào)轉(zhuǎn)化成不同種類的心音語(yǔ)譜圖,然后通過(guò)提取心音語(yǔ)譜圖的特征量來(lái)對(duì)幾種瓣膜病心音信號(hào)進(jìn)行分析,最后采用支持向量機(jī)作為心音信號(hào)分類器來(lái)對(duì)不同類型的心臟進(jìn)行分類識(shí)別。其中論文的工作主要包括以下幾部分內(nèi)容。（1）心音信號(hào)的預(yù)處理:在對(duì)患有心臟瓣膜病的患者心音信號(hào)采集過(guò)程中,不可避免的會(huì)收錄到一些外在的雜音,進(jìn)而導(dǎo)致有用的心音信息特征不明顯等狀況。為了更好的提取到不同瓣膜病心音信號(hào)的原始特征,本文采用小波去噪的方法來(lái)對(duì)不同瓣膜病心音信號(hào)進(jìn)行去噪。實(shí)驗(yàn)中首先比對(duì)正常心音信號(hào)與不同瓣膜病心音信號(hào)的原始特性,為了盡可能的保留原始心音信號(hào)的有效信息,達(dá)到相對(duì)較好的去噪效果,本文利用在各層級(jí)的能量方差和最大的Coif5小波來(lái)對(duì)瓣膜病心音信號(hào)進(jìn)行處理,并通過(guò)對(duì)比Coif5小波分解層數(shù)的效果來(lái)選擇分解層。在消噪過(guò)程中本文的創(chuàng)新之處在于結(jié)合軟硬閾... 

【文章來(lái)源】：東北師范大學(xué)吉林省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

心音信號(hào)的采集界面

方差值（mse） 0.0042 0.0039 0.0033表 2-5 主動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全心音經(jīng)三種閾值消噪后的信噪比與均方差值動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全 軟閾值消噪 硬閾值消噪 改進(jìn)閾值消噪噪比（snr） 10.7409 11.0925 14.4648方差值（mse） 0.0067 0.0039 0.0018從表中可以看出，經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的閾值去噪法在信噪比，均方差值方面均優(yōu)他兩種閾值去噪法，說(shuō)明此種方法在一定程度上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)瓣膜病心音信號(hào)噪。2.3.5 心音信號(hào)的去噪效果分析通過(guò)前面章節(jié)的分析論述，在對(duì)瓣膜病心音信號(hào)進(jìn)行去噪的過(guò)程中，本文 Coif5 小波作為小波母函數(shù)，其中分解層數(shù)選擇 5 層，并且利用改進(jìn)后小波去噪法對(duì)幾種心音信號(hào)進(jìn)行去噪處理。其中幾種瓣膜病心音信號(hào)的原始信號(hào)噪后的效果圖如圖 2-2 至 2-5 所示：

二尖瓣關(guān)閉不全原始信號(hào)與去噪后的效果圖


本文編號(hào)：3485631