心音信号的提取和处理研究

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时间:2019-05-23

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1、摘要摘要心音信号是人体最重要的生理信号之一。听诊是对心脏疾病进行检测的一种重要手段,具有心电图、超声心电图不可取代的优势。但是传统的心音听诊器存在多方面的不足,从而阻碍了医学在心音诊断方面的发展。电子心音图检查将心脏听诊形象化,提高了心脏疾病的诊断和鉴别水平。对心音信号进行分析并且提取其特征参数,便于医生了解心脏的基本情况及做出更加准确的判断。然而到目前为止,国内的心音信号采集和分析系统仍相当不成熟,基本上仍停留在理论研究的水平,很少有实用意义上的心音信号分析诊断方面的电子医疗产品。本文设计并改进了一套基于PC机的心音采集和处理系统,该系统实现了以下功能

2、:心音数据的采集、提取、当前心音信号的显示、管理病人信息和心音数据文件、对心音信号进行时域和频域分析、心音信号的波形回放及声音回放、查看及分析先前记录等。该系统体积小、成本低、使用方便。本研究针对心音信号的临床研究提供了基本的分析方法和分析工具,为心音用于心脏疾病辅助诊断奠定了基础。本文设计的基于Matlab及PC机的心音采集系统为心音的数据采集及分析提供了一个低成本可靠且可行的解决方案。同时,因为心音信号是非平稳信号,为了全面了解心音信号的特征,需要从时域、频域、时一频域等角度对心音信号进行分析,提取特征参数。由于采集,处理中的各种干扰的存在,采集到的

3、心音信号中含有大量噪声。因此,在进行分析之前要对心音信号进行预处理,消除其包含的各种噪声。经过预处理后,心音信号质量显著提高,为进一步分析奠定了基础。本论文主要作了以下几个方面的工作:(1)研究了心音的基础理论。包括产生机制、传输原理、心音信号特性、及传统心音图产生机制。(2)研究了多种心音传感器,制作了一种成本低廉,性能良好的心音传感器。(3)研究了适合于心音和心电信号采集的模拟电路数字电路和信号处理方法。(4)利用Matlab,对采集到的心音信号,进行了滤波,去噪等处理,并在时域、频域、时一频域对采集到的心音信号进行了分析,提取了心音信号的包络,并计

4、算得到了心音信号的频率特性图和三维能量分布图,为进一步依靠心音信号分析病理信息提供了可能。(5)为了使心音分析系统操作更加方便,本文开发了可视化的心音管理系统,利用各种控件完成界面显示,且能直接调用函数对心音进行分析,简化了操作。摘要论文最后对全文进行了总结,指出了存在的一些不足,并对下一步的研究工作进行了展望。关键词:心音心音传感器滤波心音包络心音管理系统AbstractAbstractHeansoundsignalisoneofthemostimportantphysiologicalsignals.HeansoulldsauScultationis

5、锄i111portantwayofnon—invasiveex锄inationofheartdiseases.Regardlessofthelatestadv锄cesinECGteclllliques,heansou王1dauScultationisstillthefirstchoicebeingdoneincardiacclillic.ButstethoscopehaSbeenusedt0can哆outauscultationprocess.TraditionalStethoscope,however,haSseveralclrawbaclcS,wll

6、iChholdsbacktlledeVelopmentofheansoundauscultation.Phonocardiogr:姗s(PCGs)Visualizecardiacauscul伽ion,aIldimproVetlledia印osislevelifcardiovasculardiseaSes.ItisconV饥ientt0aJlaJyzetlleheartsound锄dextracttllecharact甜sticparam鲫erfordoctorst0obtainbaSiciⅢ’onllationofheart趾ldm址(emoreexaC

7、tdiagnosis.Uptonow,tllesystemofheansoulldscollecting锄daIlalyzingmeⅡ10disstillquiteimmature.Noelec臼onicequipmemhasbeenappliedinclillic.nepaperhaSdesi萨edabndofpmbleheartsoulld锄alyzinginst九珊entbaSed0nembeddedcomputl玎aIldhaSacllieVedtllefollo谢ngmnctions:acquitheansouIlds,c印ture雒ddisp

8、layc硼rc.nthe矾soulldsi鲫ls;m锄agepatientiI怕

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