基于小波的心音信号分析及其特征提取
心电图信号处理技术的特征提取方法
心电图信号处理技术的特征提取方法心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是记录心脏电活动的一种常用方法，可以通过测量身体表面的电位变化来反映心脏的电活动和节律。
心电图是一种重要的医学诊断工具，而心电图信号处理技术的特征提取方法可以帮助医生准确快速地分析和诊断心脏疾病。
心电图信号具有高度的复杂性，包含了多种信息，如心率、心脏节律和心脏传导系统的状态等。
特征提取是将这些信息从原始信号中提取出来的过程，通过特征提取可以提取出有用的心脏相关信息，减少冗余信号。
本文将介绍心电图信号处理技术中常用的特征提取方法。
1. 时间域特征提取方法时间域特征提取方法是最直接的特征提取方法，可以通过对心电图信号的振幅和时域特性进行分析来提取特征。
常用的时间域特征包括：R峰振幅、QRS波群宽度、T波宽度等。
这些特征可以反映心脏的电活动情况，例如QRS波群宽度可以用来判断心脏是否存在传导障碍。
2. 频域特征提取方法频域特征提取方法可以通过将心电图信号转化为频谱来分析，从而提取出信号的频域特性。
常用的频域特征包括：功率谱密度、频带能量等。
这些特征可以帮助医生判断心脏的频域特性，例如功率谱密度可以反映心脏的节律特性。
3. 基于小波变换的特征提取方法小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率的子信号，从而提取出信号在时间和频率上的特征。
基于小波变换的特征提取方法可以通过分解心电图信号和重构子信号来提取特征。
常用的小波变换方法有离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），通过对心电图信号进行小波分解可以得到不同频率的子信号，然后通过重构子信号可以提取出对心脏疾病具有区分能力的特征。
4. 神经网络方法神经网络方法是近年来发展起来的一种特征提取方法，可以通过构建一个针对心电图信号的神经网络模型来提取特征。
神经网络方法可以通过训练数据来学习和提取特征，经过训练的神经网络模型可以通过输入心电图信号来输出特征。
这种方法可以有效地提取出信号中难以发现的特征，对于心脏疾病的诊断有着重要的作用。
基于小波包重构信号能量分布特征的心音分类识别
基于小波包重构信号能量分布特征的心音分类识别
房玉;昌业勤;郭子健;王维博;刘栋博
【期刊名称】《中国医学物理学杂志》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】目的:为了有效识别心脏疾病心音的病理特征信息进行心脏疾病早期筛查,提出一种基于小波包系数重构信号能量序列的分布特征提取算法。
方法:应用小波包分解算法对原始心音信号进行10层成分分解,获得各层小波包系数后对每一个系数进行重构,计算重构信号的能量并按原序排列构成能量序列。
分析各层重构信号的能量序列的分布特征,并把分布特征作为分类特征。
应用支持向量机、K近邻和决策树对正常心音和各类心脏疾病心音信号进行分类识别。
结果:应用重构信号能量序列的分布特征结合决策树分类器,对公开数据集的5种心音分类识别准确率可达93.6%;对临床采集的正常心音和肥厚性心肌病心音数据分类准确率最高达95.6%。
结论:本文算法能提取异常心音信号的有效病理信息,为临床心脏病听诊提供参考。
【总页数】7页(P205-211)
【作者】房玉;昌业勤;郭子健;王维博;刘栋博
【作者单位】西华大学电气与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】R318
【相关文献】
1.基于小波包能量谱爆炸参量对爆破振动信号能量分布的影响
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3.Br 39 题名单段爆破振动信号频带能量分布特征的小波包分析中文关键词爆破振动能量分布小波包分析非平稳信号单段爆破Brüel＆Kj r3641型直升机引擎振动检测系统
4.小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别
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如何应用小波变换进行心电信号分析与心态识别
如何应用小波变换进行心电信号分析与心态识别引言：心电信号是人体心脏活动的电信号，具有重要的生理和医学意义。
通过对心电信号的分析和识别，可以帮助医生判断患者的心脏健康状况，并及时采取相应的治疗措施。
小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于心电信号的分析和识别中。
本文将介绍如何应用小波变换进行心电信号分析与心态识别的方法和步骤。
一、小波变换的基本原理和特点小波变换是一种时频分析方法，能够将信号在时域和频域上进行局部化分析。
其基本原理是将信号与一组小波基函数进行内积运算，得到信号在不同尺度和位置上的时频信息。
小波变换具有以下特点：1. 局部化：小波基函数具有局部化特性，能够更好地适应信号的时变特性。
2. 多分辨率：小波变换可以通过改变小波基函数的尺度，实现对信号的多尺度分析。
3. 高效性：小波变换的计算效率高，能够快速得到信号的时频信息。
二、心电信号分析的步骤1. 数据采集：首先需要采集心电信号的原始数据。
可以通过心电图仪等设备将心电信号转化为电压信号，并将其记录下来。
2. 信号预处理：对采集到的心电信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作。
滤波可以去除信号中的高频噪声，去噪可以消除信号中的干扰成分。
3. 小波变换：将预处理后的心电信号进行小波变换。
选择合适的小波基函数和尺度，得到信号在不同尺度和位置上的时频信息。
4. 特征提取：从小波变换后的时频信息中提取特征。
可以采用统计学方法、频谱分析等方法提取信号的特征参数，如能量、频率等。
5. 分类识别：利用机器学习等方法对提取到的特征进行分类和识别。
可以建立心态分类模型，将心电信号分为不同的心态类别。
三、心态识别的应用心态识别是指通过对心电信号的分析和识别，判断个体的心理状态。
心态识别可以应用于以下方面：1. 疾病诊断：心态识别可以帮助医生判断患者是否患有心脏疾病。
通过分析心电信号的特征参数，可以发现异常心电波形，进而判断患者的心脏健康状况。
2. 情绪监测：心态识别可以用于情绪监测和情绪调节。
基于小波变换和经验模式分解的心音信号研究
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３ 卷 １ 期 １
２１ ０ ２年 ２月
中 国 生 物 医 学
工 程
学
报
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基于小波分析的心电信号提取
基于小波分析的心电信号提取
卢印举;马耀锋
【期刊名称】《华电技术》
【年(卷),期】2006(028)006
【摘要】根据三次样条小波在各个尺度上具有不同带宽的带通滤波特性,利用小波变换多尺度多分辨的特点对心电信号进行分解,将心电信号分解在小波的不同尺度上,信号重构时,去除各种干扰.利用MIT/BIH中的心电数据对算法进行检验,试验表明,该算法能有效地降噪.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】卢印举;马耀锋
【作者单位】中州大学,信息工程学院,河南,郑州,450015;中州大学,信息工程学院,河南,郑州,450015
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于小波分析的低信噪比天气雷达回波弱信号提取 [J], 李华;高玉春;柳云雷
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小波变换在心电信号分析中的应用
小波变换在心电信号分析中的应用心电信号是一种记录心脏电活动的重要指标，对于心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。
而心电信号的分析是对心电图数据进行处理和解读的过程，其中小波变换是一种常用的信号处理方法，被广泛应用于心电信号分析中。
小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成不同频率的子信号，并提供了信号的时域和频域信息。
在心电信号分析中，小波变换可以帮助我们检测和诊断心脏疾病，提取特征信息，以及监测心脏状况的变化。
首先，小波变换可以用于心脏病的检测和诊断。
通过对心电信号进行小波变换，我们可以得到信号的频率分布情况，从而判断是否存在异常情况。
例如，心脏病患者通常会有心律不齐或心跳过速的情况，这些异常信号在小波变换后会表现出特定的频率分布，通过分析这些频率分布，我们可以判断是否存在心脏病的风险。
其次，小波变换可以用于心电信号的特征提取。
心电信号包含了丰富的信息，如心率、QRS波形等，这些信息对于心脏疾病的分析和诊断非常重要。
通过对心电信号进行小波变换，我们可以将信号分解成不同频率的子信号，然后提取出感兴趣的特征。
例如，我们可以提取出QRS波形的峰值、宽度等特征，通过这些特征可以判断心脏的健康状况。
最后，小波变换可以用于心脏状况的监测。
对于心脏病患者来说，定期监测心脏状况非常重要，以便及时发现异常情况并采取相应的治疗措施。
通过对心电信号进行小波变换，我们可以得到信号的时频分布情况，从而监测心脏的变化。
例如，我们可以通过监测心电信号的频率分布情况，判断心脏的节律是否正常，以及心脏的收缩和舒张是否协调一致。
综上所述，小波变换在心电信号分析中具有重要的应用价值。
通过小波变换，我们可以检测和诊断心脏疾病，提取特征信息，以及监测心脏状况的变化。
这些应用可以帮助医生更好地了解患者的心脏状况，制定更合理的治疗方案，提高治疗效果。
因此，小波变换在心电信号分析中的应用前景广阔，值得进一步研究和探索。
小波变换在音频特征提取与分类中的实际应用指导
小波变换在音频特征提取与分类中的实际应用指导引言：音频特征提取与分类是音频处理领域中的重要研究方向。
而小波变换作为一种经典的信号分析方法，被广泛应用于音频特征提取与分类中。
本文将介绍小波变换在音频处理中的实际应用指导，探讨其在音频特征提取与分类中的优势和应用场景。
一、小波变换简介小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号在时域和频域上进行局部分析。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的局部性和时频分辨率。
因此，小波变换在音频处理中被广泛应用于特征提取和分类。
二、音频特征提取中的小波变换应用1. 声音频率特征提取小波变换可以将音频信号分解为不同频率的子带，从而提取出声音的频率特征。
通过对不同频率子带的能量、频谱形状等进行分析，可以得到声音的频率特征，如音调、音色等。
2. 声音时域特征提取除了频率特征，小波变换还可以提取声音的时域特征。
通过对音频信号进行小波分解，可以得到不同尺度的小波系数。
这些小波系数可以用来描述声音的时域特征，如持续时间、起伏变化等。
三、音频分类中的小波变换应用1. 声音分类小波变换可以将音频信号转换为小波系数矩阵，然后利用分类算法对小波系数进行分类。
通过对不同声音的小波系数进行比较和匹配，可以实现声音的分类，如语音识别、环境声音分类等。
2. 音乐分类小波变换可以提取音乐中的节奏、旋律等特征，并将其转换为小波系数。
利用这些小波系数，可以对音乐进行分类，如流派分类、情感分类等。
小波变换在音乐分类中的应用，为音乐推荐系统和音乐版权保护等提供了技术支持。
四、小波变换在音频处理中的优势1. 高时频分辨率小波变换具有更好的时频分辨率，能够更准确地描述音频信号的时频特征。
这使得小波变换在音频特征提取和分类中具有优势。
2. 局部分析能力小波变换可以将信号在时域和频域上进行局部分析，能够更好地捕捉音频信号的局部特征。
这使得小波变换在音频处理中更适用于对音频信号的局部特征进行分析和提取。
五、小波变换在音频处理中的应用场景1. 语音识别小波变换能够提取语音信号的频率和时域特征，因此在语音识别领域得到了广泛应用。
小波变换在音频特征提取与音乐分类中的应用方法
小波变换在音频特征提取与音乐分类中的应用方法引言：音频特征提取和音乐分类是音频信号处理中的重要研究领域。
随着数字音频的广泛应用，如何有效地从音频中提取有用的特征，并将音乐进行分类成为了研究的热点之一。
小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于音频特征提取和音乐分类中。
一、小波变换小波变换是一种时频分析方法，能够将信号分解成不同频率的子信号。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域局部性。
小波变换通过选择不同的小波基函数，可以适应不同类型的信号。
在音频信号处理中，小波变换可以将音频信号分解成不同频率范围内的子信号，从而提取出音频的时频特征。
二、音频特征提取音频特征提取是指从音频信号中提取出具有代表性的特征。
常用的音频特征包括时域特征、频域特征和小波域特征。
时域特征主要包括音频的时长、能量、过零率等；频域特征主要包括音频的频谱特性，如频谱包络、频谱质心等；小波域特征主要是通过对音频信号进行小波变换，提取出不同频率范围内的子信号的能量、频率等特征。
三、小波变换在音频特征提取中的应用小波变换在音频特征提取中具有很大的优势。
首先，小波变换可以提取出音频信号的时频特征，能够更好地反映音频信号的时域和频域信息。
其次，小波变换可以对音频信号进行多尺度分析，能够提取出不同频率范围内的子信号的特征。
最后，小波变换具有较好的局部性，能够更准确地定位音频信号中的特征。
四、音乐分类音乐分类是指将音乐按照一定的标准进行分类。
音乐分类可以根据不同的特征进行，如节奏、旋律、和弦等。
在音乐分类中，特征提取是一个重要的步骤。
小波变换可以提取出音频信号的时频特征，从而为音乐分类提供了有力的特征。
五、小波变换在音乐分类中的应用小波变换在音乐分类中有广泛的应用。
首先，小波变换可以提取出音频信号的时频特征，能够更好地反映音乐的节奏和旋律。
其次，小波变换可以对音频信号进行多尺度分析，能够提取出不同频率范围内的子信号的特征，从而更好地区分不同类型的音乐。
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电
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２ １ 年 ２月 ０１
信 号处 理技 术 的发展 ，大 大地 提高 了对 心音 的传统 分
阶分解 的细 节信号 ｄ ：５ Ｈ 一 ２ ｚ ｌ５ １ ｚ １０ Ｈ １
析能力。心音信号的分析与研究主要在对 ｓ 和 ｓ 的 ｌ ２
生 理 病 理 研 究 、 心 音 微 弱 成 份 （３和 ｓ） 对 ｓ ４ 的分 析 研 究 、对人 工心 脏瓣 膜 的无 创伤 检测 和心 脏杂 音 的频 率 变化 规律 分析 等几 个方 面Ｂ１ －。 Ｓ 国外 不少 研究 人员 都尝试 用不 同的方法 来分 析心 音信 号 。Ｄｅｂｒ等用短 时傅 里 叶变 换分 析心音 信号 ， ｊｂａｉ
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２ 小 波 分 析 及 其 仿 真 实 验
２１ 小 波分析 原理 ．
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根据小波多分辨率原理 ，可以把空间做逐级二分
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基 于 小 波 的 心 音 信 号 分 析 及 其 特 征 提 取
张 家亮 ， 江 洪 ， 大 顺 ， 阙 胡 盼
（ 武汉理工大学信 息工程 学院， 武汉 ４ ０ ６ ） ３ ０ ３
摘
要 ： 音信 号是 人 体 最 重要 的 生理 信 号之 一 ， 包含 了人 体 心脏 和 血 管 中丰 富的 原 始信 息。心脏 杂音 和 心 音 改 变 的 出 心 它
种 正常 心音信 号和 四种异 常心 音信 号小 波 分析
分 别如 图 １ 所 示 。 ～５ 主要 分析讨 论心 音信 号 的小波 ５阶分 解 与重构 图 ，并进 行判 别 和 区分 ，其 中 ｄ ，２ １ｄ ， ｄ ，４ ｄ ３ｄ ，５分别是 一到 五 阶分解 的细 节信 号 ，５是 五 阶 ａ 分 解 的逼近信 号 。
析 和仿真 实验结果表 明该方法能够有 效地 区分正、 异常心音 ， 有助于心脏等疾病的辅助诊断。
关键词 ： 心音信 号； 特征提取 ； 时频分析 ； 小波 ； 功率谱 ； 香农能量
中 图分 类号 ：． ０ ＋ ； Ｎ １． ８ ４ ． ４Ｔ ９ １ ５ ． ４ ７ 文献 标 识 码 ： Ａ
ａ ｄｂｏ ｄ ｖｓ ｌ ｉ ｔｅｗｅ ｔ ｆｏ ｇｎ ｎｏｍａｏ ． ｈ ｂ ｏｍ ｌ ｕｔａｏ ｏ ｅｍｕｍｕ ｎ ｏ ｎ ｎ ｔｅ ｎ ｌｏ ｅ ｅ ｎ ｈ ａｈ ｏ ｆ Ｍ ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｅａｎ ｒ ａ ｆ ｃ ｔ ｍ ｆｔ ｒ ｒａｄ ｓｕ ｄ ｉ ｏ ｅ ｈ ｓｓ ｌ ｉ ｉ ｉ ｌ ｕｉ ｈ ｓ
需要心脏听诊来明确其意义【 。传统的心脏听诊对过 于微弱或复杂的声音响应不佳 ，且容易受主观因素的 影 响和 噪声 的干扰 ， 能会 发生 误诊 】 因此 ， 强 心 可 。 加 音信 号分 析 及分类 方 法 的研 究具 有 十分重 要 的意义 。 本文从现代信号处理的角度 出发 ，将小波的分解与重 构、 功率谱估计和归一化香农能量等分析方法相结合 ， 对心音信号 的特征进行提取并对 比， 而有效地区分 从 各 种 心音信 号 。
ｗｉｈ ｅ ｔ ｅ ｏｍ ａｎ，￣ ｌｅ — ｅ ｕｅ ｃ ｎｄ ｐｏｗｅ ｐｅ ｔｕ ｃ ｒｃｅｉｔ ｓ ｔ ｔ ｉ ｄ ｈ ｍ ｉ ＇ —ｆ ｑ ｎ ｙ ａ ｌ ｒ ｒ ｓ ｃｒ ｍ ｈａａ ｔ ｒｓ ｃ ． ｉ Ｔｈｅ ｒ ｔｃ ｎ ｙ ｉ ｎｄ ｘｐ ｒｍ ｅ ａ ｅ ｕｔ ｈｏ ｏ ｅ ａ ａ ａ ｓｓ ｉ ｌ ｌ ａ ｅ ｅ ｉ ｎｔｌｒ ｓ ｌ ｓ ｗ ｓ ｔ ａ ｈ ｅ ｈ ｓ ｃ ｎ ｆｅ ｔ ｌ ｓｉｇｕｓ ｈ ｓｔｖ ｎｄ ａ ｈ ｔｔ ｅ ｍ ｔ ｏｄ ａ ｅ ｃ ｖｅ ｄ ｔｎ ｉｈ ｔ ｅ ｐｏ ｉ ｅ ａ ｂｎｏ ｍ ａ ａｔ ｓ ｎｄ ，ｗｈ ｃ ａ ｌ ａｔ ｄｓ ａｅ ｉａ ｎｏ ｉ． ｉ ｉ ｉ ｒ ｌ ｈｅ ｒ ｏｕ ｓ ｉ ｈ Ｃ ｎ ｈｅｐ ｈｅ ｒ ｉｅ ｓ ｄ ｇ ｓｓ
研究 的重 点 。
１ 心音信号及 其分析方法概述
心音信号是人体最重要的生理信号之一 ，它是心
收 稿 日期 ：０ ０ １ － ５ ２ １— １ ０
上世纪 ９ 年代以来 ， Ｏ 由于计算机技术和现代数字
项 目基金 ： 武汉理工大学 自主创新研究基金（ ：９ ９ ８ ６６ ）湖北省 高等学校省级教学研究项 目（ ：０７ ０ ９ 编号 ０ ０ ０ ０ ４ ０； 编号 ２０ ０ ８） 作者 简介 ： 张家亮（９７ ）男 ， １８一 ， 本科 ； 洪（９１ ）男 ， 士研究 生， 江 １８一 ， 硕 研究方 向为信 号与信息处理 ； 阙大顺 （９３ ）男 ， １６一 ， 教授 ， 博士 ， 研究方 向为信号 与信 息处理 。
ｔａ ｔｏ ｌ ｆｅ ｕｅ ｙ ｏｍ ａｎ ａ ｌｙｉ ｈａ ｎｏｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ａｃ ｎｅ ｄ ，Ｔｈｅ ｒｄｉ ｎａ ｉ ｑ ｎｃ ｄ ｉ ｎａ ｓ ｓ ｓ ｍ ｔ ｈｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｅｓ ｐａ ｒ ｆ ｃ ｓ ｎ ｔ ｈ ａｔ ｏｕｎ ｓｇｎ ａ ｌ ｉ ｐｅ ｏ ｕ ｏ ｈｅ ｅ ｒ ｓ ｄ ｉ ａ ｎａｙｓ ｌ ｓ
别采用 ｓ，２ ｓ １ｓ ，３和 ｓ 表示 ， 在多 数情 况 下 只能 听 ４来 而
到 ｓ 和ｓ ，３和 ｓ ｌ ２ｓ ４几乎 听 不到 【 ｌ 生在 心室 收 缩 ｌ 】 发 。ｓ
（ Ｃ 、 管超 声 心动 图（ Ｅ 及 心导 管检 查相 比 ， Ｅ Ｇ）食 Ｔ Ｅ） 心 脏 听诊 既价廉 又便 捷 ，且 非常 昂贵 的检 查结 果往 往 还
二 阶分解 的细 节信号 ｄ ：７ Ｈ ～ ５ Ｈ ２２ ５ ｚ５ １ ｚ 三阶分 解 的细节信 号 ｄ ：３Ｈ ～７ Ｈ ３ １７ ｚ２５ ｚ
四阶分 解 的细节信 号 ｄ ：８ ｚ １７ ｚ ４６ Ｈ ～ ３ Ｈ
五 阶分 解 的细节信 号 ｄ ：４ ｚ６ Ｈ ５３ Ｈ ～８ ｚ
五 阶分 解 的逼近信 号 ａ ：— ４ ５ ０ ３ Ｈｚ 心音信 号 ＝ ｌ ｄ ＋ ３ ｄ ＋ ５ ａ ｄ ＋ ２ ｄ ＋ ４ ｄ ＋５ ２２ 仿真 实验及 分析 ．
随着现代社会物质生活水平的改善 ，心血管疾病 在 我 国呈 上 升趋 势 。心脏 听诊 是评 价心 血管 系统 最基
本 、最有 效 的技术 之 一 【 ｌ Ｊ 其它 诊断 方法 如心 电图 。与
脏及 心血 管系 统机 械运 动状 况 的反映 ，是在 心动 周 期
中由于心肌收缩舒张、瓣膜启闭以及血流冲击心室壁 和大 动脉 等 引起 的一种机 械 振动 ，也 是 评估 心脏 功 能 状态的一种基本方法。心音信号蕴含着心脏各个部分 本身及 相互 之间作用 的生理 和病理等重要 的诊 断信 息。 正常 的心音 包括 第一 、 、 、 二 三 四心 音 四个 成 分 ， 分
ｅ ｒ ｅ ｃ ｆｔ ｅ ｅ ｒ ｅｔ ｆａｕ ｅ ｎ ｈ ａ ｉ ａｅ ｄ ａ ｎ ｓ ．Ｔｈ ｅ ｍ ｏ ｎ ｉ ａ ｓ ａ ｔｐ ｃ ｏ —ｓ ｔ ｎ ｒ ｉ ａ，Ｓ ｈ ｍｅ ｇ ｎ ｅ ｏ ａ ｌ ｓ ｅ ｔ ｒｓ ｉ ｅ ｒ ｄｓ ｓ ｉ ｏ ｉ ｈ ｉ ｔ ｅ ｇ ｓ ｅ ｈ ａ ｓｕ ｄ ｓ ｎ ｇ ｌｉ ｙ ｉａ ｎ ｎ ｔｉ ａｙ ｓ ｌ ａｏ ｎ ｇ ｌ Ｏｔｅ
一
ＢＥ — ｓ 等用时频分析的方法分析心音信号 ， ．Ｌ Ａ ｉ ｒ 发现不 同的心脏疾病在心音中体现为不同时刻出现的不 同频 率 的心 脏杂 音 。 要实 现心音 对心 脏疾病 的辅 助诊断 ， 就要分 析 心音 的时频 分布 。 国内对 心音 的分析仍 处 于 初级阶段 ，并逐渐成为信号分析与处理领域的研究热 点。 本文以一种正常心音信号和四种异常心音信号为
现 ， 往是 心脏 病 的 最 早 特征 。 由 于心 音信 号 是 一 种 典 型的 非 平稳 信 号 ， 以 传 统 的频 域 分 析 已 经不 能 满 足 研 究的 需要 。 往 所
文章将 时域、 时频和功率谱 能量等特性分析相结合 ， 研究心音信号的分析方法 ， 提取各种特征 以 区分不 同的心音 。理论 分
ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｘ ｒ ｃ ａｉ ｕ ｅ ｔ ｒ ｓｔ ｉ ｎ ｕ ｓ ｈ ｉｅ ｅ ｔｈ ａ ｏ ｎ ｓ ｆ ｍ ｈ ｈ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔ ｐ ｒｐ ｃ ｖ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ｅ ｔａ ｔ ｖ ｒ ｓ ｆａ ｅ ｏ ｄｓ ｇ ｉ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｒ ｓ ｕ ｄ ｒ ｏ ｕ ｉ ｔ ｈ ｔ ｏ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｄｆ ｒ ｎ ｅｓ ｅ ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎｎ ｉ
初期 ， 是由二尖瓣和三尖瓣关闭产生的， 是心室收缩期 开始 的标 志 。ｓ ２发生 在 心室 舒 张期 ， 由主 动 脉 瓣 和 是 肺 动脉瓣 的关 闭产 生 ， 是心 室舒 张期 开始 的标 志 。 一旦 心 脏功 能 出现异 常 ，心音 中将 包 含 ｓ １和 ｓ ２以外 的杂
音 ， 这些 杂 音 的频 率 成 分 、 度 、 而 强 出现 的时 间 等都 是
Ｋｅ ｒ ｓ ｈ ａｔｓｕ ｄ ｓ ａ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｒ ｏ ｎ ｉ ｌ ｎ ｇ ；￣ａ ｒ ｘｒｃｉｎ ｕ ｔ ｅｅ ｔａｔ ；ＴＦ ａ ａ ｓ ； ａ ｅｅ ｏ ｒｓ ｅｔｕ ｏ ｎ ｙｉ Ｗ ｖ ｌｔ ｐ ｗｅ ｐ ｃｒｍ；Ｓ ａ ｎ ｎ ｅ ｅｇ ｌ ｓ ｈｎ ｏ ｎ ｒｙ