基于小波分析和神经网络的心音信号研究

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1、第27卷第5期计算机仿真2010年5月文章编号：1006—9348(2010)05—0170一o4基于小波分析和神经网络的心音信号研究郑若金，韩力群，陈天华(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048)摘要：针对传统的冠心病诊断方法具有不准性或有创性问题，积极广泛开展冠心病无损检测的研究，提高诊断准确性，为大众提供方便可行的检测手段是十分必要的。在分析冠状动脉堵塞与心音信号关系的基础上，研究心音信号的预处理，对心音信号进行去噪和定位分段；利用ARMA模型及功率谱估计对心音信号进行分析研究，提取冠心病病理

2、特征；通过神经网络对心音信号进行分类，实现冠心病的智能无损诊断。实验结果表明，采用上述方法进行冠心病无损诊断准确率达到85．1％，为临床上的冠心病的无损诊断提供了应用基础。关键词：冠心病；心音信号；小波分析；自回归一移动平均模型；神经网络中图分类号：TN911．72文献标识码：BStudyonHeartSoundsSignalsBasedonWaveletAnalysisandNeuralNetworkZHENGRuo—jin，HANLi—qun，CHENTian—hua(BeijingTechnologyan

3、dBusinessUniversity，Computer&InformationSchool，Beijing100048，China)ABSTRACT：Traditionaldiagnosticmethodsofcoronaryheartdiseasehaveinaccuracy．Andpeoplewhoaredetectedbythismethodsufferalot．Therefore，carryingoutextensivenon—destructivedetectingmethodforcoronary

4、heartdiseaseandprovidingthepublicwithameanstofacilitatetheviabledetectionareverynecessary．Researchonphono—cardiogramsignalpre—processingwascarriedoutbasedontheanalysisoftherelationshipbetweencoronaryarteryblockagesandheartsoundsignals．Andthenthede—noiseandth

5、esubsectionofphonoeardiogramsignalswerestud—ied．TheheartsoundsignalswereanalyzedusingARMAmodelandpowerspectrumestimation，andthepathologicalfeaturesofcoronaryheartdiseasewereextracted．Thephonocardiogramsignalswereclassifiedbyusingneuralnet—work，thentheintelli

6、gentnon—destructivediagnosisofcoronaryheartdiseasewasrealized．Theexperimentalresultsshowthatthediagnosisalgorithmofcoronaryheartdiseaseputforwardinthispaperisofhighaccuracywhichisupto85．1％．Itprovidesatheoreticalfoundationtotheclinicalnon—destructivediagnosis

7、ofcoronaryheartdisease．KEYWORDS：Coronaryheartdisease；Heartsoundsignal；Waveletanalysis；ARMAmodel；Neuralnetwork1引言心音信号的特征值，在此基础上，提出一种基于SOFM网络研究表明当冠状动脉堵塞率达到25％时，便会产生湍流与SVM相结合的分类算法对心音信号进行分类。现象，即心音信号产生高频成分。所以进行心音分析，可以得到心血管疾病的重要信息，是心血管疾病无创性检测的重2小波去噪要方法，具有心电图、超声心动图

8、不可取代的优势，这对于多2．1小波分析概述种心血疾病的诊断具有很重要的意义。心音信号是随机性一维信号的连续小波变换定义如下：很强、非平稳的，具有信号弱、噪声强、频率范围低的特点。wry(a,b)=(=>这给心音信号的去噪和分析带来很大的困难，而传统去噪方法是无法满足心音分析的要求。本文采用小波分析对心音式中，a称为尺度因子，b称为平移因子。其中，b仅仅影信号进行去噪具有很好的去噪效果，