心音信号分析和识别系统的开发

论文摘要

心音信号是人体最重要的生理信号之一,心音检测是了解心脏状态的一项重要手段,具有心电检测不可取代的临床价值。人工心脏瓣膜钙化后瓣膜关闭音的主频有向高频方向变化的趋势,因此可以利用瓣膜关闭音的频谱来探测人工心脏瓣膜的退化程度;第一心音的幅度是心肌收缩能力的标准度量,因此可以利用心音对心肌收缩能力进行评估;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诊断水平。对心音信号进行分析并提取其特征参数,便于医生了解心脏的基本情况及做出更加准确的判断。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-频域三个角度对心音信号进行分析,提取特征参数。由于各种干扰的存在,采集到的心音信号质量较差,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升,可用于进一步分析。本文基于希尔伯特变换、短时傅里叶变换、小波分析和黄变换等理论方法,结合临床实践的需求,对心音分析方法进行了较为深入的研究,并在此基础上设计开发了心音分析系统。论文的主要工作如下:（1）为了消除心音信号中的低频噪声,本文提出了基于黄变换的滤波方法,它通过经验模式分解将信号分解成一系列的固有模态函数,根据固有模态函数频率的不同可以将低频噪声分离出来。与小波滤波相比,该方法能有效地消除心音信号中的低频噪声。（2）为了得到更准确的时域特征,本文利用希尔伯特变换进行包络提取。希尔伯特变换可以将信号转化为解析信号,对解析信号求模即可得到信号的包络。与归一化平均香农能量相比,该方法不仅结果更加准确,在出现心杂音时也能正确提取心音信号的包络。（3）为了将时-频分析的结果定量化,本文对传统的时-频分析方法进行了改进。由于时-频分析的结果是三维数据,很难定量提取心音信号的特征,为了得到心音信号的时间-频率二维分布图,本文在时域内对时-频分析的结果进行分段,每段内取幅值最大点对应的频率作为该段的频率值,据此可以得到心音在某一时刻的频率情况。（4）为了使心音分析系统便于操作,本文采用Matlab GUI作为开发平台开发了心音分析系统。Matlab GUI是Matlab提供的一个可视化图形界面开发环境,它利用各种控件完成界面设计,使用回调函数调用程序实现各种功能。论文最后对全文进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号说明
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的及意义
• 1.1.1 心脏听诊的基础知识
• 1.1.2 心音和心脏疾病的关系
• 1.1.3 本课题的研究目的及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内研究现状
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.2.3 心音分析的热点和不足
• 1.3 课题研究内容及创新点
• 1.4 论文的结构安排
• 第二章 信号处理方法
• 2.1 傅里叶分析
• 2.2 经典滤波器的设计
• 2.2.1 模拟低通滤波器的设计指标和方法
• 2.2.2 模拟低通到数字带阻的转换
• 2.3 短时傅里叶变换
• 2.4 小波分析
• 2.5 希尔伯特变换
• 2.6 黄变换
• 2.7 归一化平均香农能量
• 2.8 本章小结
• 第三章 心音信号的分析
• 3.1 心音信号的预处理
• 3.1.1 心音信号的噪声特性
• 3.1.2 数字滤波器滤波
• 3.1.3 小波多分辨率分析去噪
• 3.1.4 黄变换去噪
• 3.1.5 心音信号的预处理
• 3.2 心音信号的时域分析
• 3.2.1 NASN提取心音包络
• 3.2.2 HT提取心音包络
• 3.2.3 分段策略
• 3.2.4 确定方案
• 3.3 心音信号的频域分析
• 3.3.1 连续小波变换求频域
• 3.3.2 黄变换求频域
• 3.4 心音信号的时－频分析
• 3.4.1 信号分辨率
• 3.4.2 短时傅里叶变换求时频分布
• 3.4.3 小波分析求时频分布
• 3.4.4 黄变换求时频分布
• 3.4.5 几种算法的比较
• 3.5 时－频分析算法的改进
• 3.6 本章小结
• 第四章 心音信号分析系统的设计
• 4.1 心音分析系统原理
• 4.1.1 特征分类
• 4.1.2 实验验证
• 4.2 心音分析系统的设计
• 4.2.1 系统功能
• 4.2.2 界面设计
• 4.2.3 数据库设计及使用
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 附录
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录
• 学位论文评阅及答辩情况表