心音信号的提取和处理研究

心音信号的提取和处理研究

论文摘要

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: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-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-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。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。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究的目的及意义
  • 1.1.1 心音的基础知识
  • 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 国内外对心音信号研究的现状
  • 1.2.1 国内对心音信号的研究现状
  • 1.2.2 国外对心音信号的研究现状
  • 1.3 心音分析的热点和不足
  • 第二章 信号处理的基础知识
  • 2.1 数字滤波器的设计
  • 2.1.1 数字滤波器的结构
  • 2.2 数字滤波器的设计方法
  • 2.2.1 IIR数字滤波器的设计方法
  • 2.2.2 FIR数字滤波器的设计
  • 2.2.3 模拟低通滤波器的设计指标和方法
  • 2.2.4 模拟低通到数字带阻的转换
  • 2.3 傅里叶分析
  • 2.4 小波分析
  • 2.5 希尔伯特变换和黄变换
  • 2.6 短时傅里叶变换
  • 第三章 心音传感器
  • 3.1 心音产生的原理
  • 3.2 PVDF压电膜型传感器的工作原理
  • 3.2.1 PVDF结构
  • 3.2.2 PVDF心意传感器的参数和特性
  • 3.3 基于听诊头和驻极体电容的心音传感器
  • 3.3.1 驻极体话筒的基本原理
  • 3.4 硬件系统总体设计
  • 3.5 心音模拟电路的设计
  • 3.5.1 心音前置放大电路
  • 3.5.2 低通滤波电路
  • 3.5.3 主放大电路
  • 3.5.4 心音音频的录制
  • 第四章 心音信号的分析与处理
  • 4.1 心音信号分析所用环境
  • 4.2 从MP3 音频中采集心音信号
  • 4.3 心音信号分析
  • 4.3.1 数字滤波器滤除工频干扰
  • 4.3.2 希尔伯特变换提取包络
  • 4.3.3 小波分析求时频分布
  • 4.4 心音分析系统的软件设计
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 主要结论
  • 5.2 后续研究工作的展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在研究生期间取得的研究成果
  • 相关论文文献

    • [1].基于支持向量机的心音信号自动识别[J]. 计算机与现代化 2016(06)
    • [2].论嘈杂环境下心音监听对于心脏病监测的可行性[J]. 现代养生 2019(02)
    • [3].一种心音信号的源成分获取方法[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版) 2018(01)
    • [4].基于虚拟时频字典的心音信号压缩方法[J]. 航天医学与医学工程 2015(06)
    • [5].心音信号识别研究方法进展[J]. 北京生物医学工程 2012(03)
    • [6].基于非线性混沌的心律失常心音信号分析[J]. 生物医学工程学杂志 2012(05)
    • [7].双声道心音能量熵比的提取与识别研究[J]. 计算机技术与发展 2017(12)
    • [8].心音信号特征分析与识别方法研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版) 2015(03)
    • [9].基于S变换的心音信号特征提取[J]. 振动与冲击 2012(21)
    • [10].复杂度在心音信号分析中的应用[J]. 仪器仪表学报 2010(02)
    • [11].一种有效的心音信号分析方法[J]. 科技信息 2010(18)
    • [12].心音信号的特征识别方法[J]. 中国医学物理学杂志 2019(06)
    • [13].经验模式分解及关联维数在心音信号分类识别中的应用[J]. 电子科技大学学报 2013(06)
    • [14].基于小波变换的心音信号降噪方法[J]. 信息与电子工程 2010(03)
    • [15].进程择优法及在心音深度信任网络中的应用[J]. 计算机学报 2018(01)
    • [16].心音信号分析方法及应用性研究[J]. 北京工商大学学报(自然科学版) 2009(02)
    • [17].基于心音周期性的自动分段研究[J]. 中国医疗设备 2018(01)
    • [18].一种新型心音检测装置的设计和实现[J]. 中国医疗器械杂志 2018(03)
    • [19].基于Measurement Studio的心音信号采集与分析系统[J]. 电子测量技术 2017(10)
    • [20].心音信号的特征分析及分类识别[J]. 信息通信 2016(10)
    • [21].基于统计规律的心音信号自动识别方法[J]. 医疗卫生装备 2010(12)
    • [22].面向心音分割的个性化高斯混合建模方法[J]. 声学学报 2019(01)
    • [23].基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法[J]. 电子与信息学报 2017(11)
    • [24].心音信号分析[J]. 中国医学物理学杂志 2017(11)
    • [25].基于双阈值的心音快速分段算法及其应用研究[J]. 计算机技术与发展 2018(05)
    • [26].基于小波变换和经验模式分解的心音信号研究[J]. 中国生物医学工程学报 2012(01)
    • [27].二尖瓣心音信号降噪与识别的理论仿真[J]. 计算机工程与设计 2019(10)
    • [28].STM32心音的采集传输系统的设计与实现[J]. 大众投资指南 2019(03)
    • [29].基于PCA-SOM的异常心音分类识别方法的研究[J]. 航天医学与医学工程 2018(01)
    • [30].基于混沌理论的心音信号非线性动力学分析[J]. 振动与冲击 2012(15)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    心音信号的提取和处理研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢