基于MATLAB的心音信号处理

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心电信号滤波处理matlab报告

心电信号滤波处理matlab报告

心电信号滤波处理matlab报告一、需求分析。

心电信号是用于检测人体心脏功能的信号。

在记录和处理心电信号时,由于各种原因,会有各种不同的噪声和干扰信号,这些都会影响到分析心电信号的正确性和准确性。

为了处理这些噪声和干扰信号,需要对心电信号进行滤波。

在本文中,我们将使用MATLAB对心电信号进行滤波处理。

二、滤波处理方法。

主要有以下两种方法:1、数字滤波器法。

数字滤波器法是通过数字滤波器对信号进行处理。

数字滤波器是由数字电路组成的,可以对信号进行模拟处理。

数字滤波器法可以根据所需的滤波器特性,尤其是通带特性、截止频率等滤波参数设计数字滤波器。

2、小波变换法。

小波变换法是将信号分解成多个频带,每个频带的特征都不一样。

这样,可以对不同频率的信号进行不同的处理,从而达到更好的滤波效果。

小波变换法常用于去除心电信号中的基音干扰。

三、matlab代码实现。

接下来,将使用MATLAB对ECG信号(心电信号)进行滤波处理。

1、读取ECG信号。

首先,需要加载ecg.mat,这是一个包含心电信号的MATLAB数据文件。

load ecg;。

plot(ecg); 。

2、数字滤波器处理。

接下来,我们将使用数字滤波器对信号进行处理,以去除高频噪声。

例如,我们可以使用高通滤波器,相当于在信号中去除低频成分。

设计高通滤波器:fcuts = [50 60];。

mags = [0 1];。

devs = [0.005 0.005];。

[n, Wn] = buttord(fcuts/(Fs/2), mags, devs);。

[b, a] = butter(n, Wn, 'high');。

对信号进行滤波处理:ecg1 = filter(b,a,ecg);。

然后可以将处理后的信号与原始信号进行比较,以查看滤波后的效果。

plot(ecg1); % 滤波后的信号。

hold on;。

plot(ecg); % 原始信号。

3、小波变换处理。

matlab音乐信号处理,基于matlab的音乐信号处理和分析.doc

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matlab⾳乐信号处理,基于matlab的⾳乐信号处理和分析.doc 基于matlab的⾳乐信号处理和分析1⾳乐信号的⾳谱和频谱的观察使⽤windows下的录⾳机录制⼀段⾳乐信号或者采⽤其他软件截取⼀段⾳乐信号(要求:时间不超过5s,⽂件格式为WAV)使⽤wavread语句读取⾳乐信号获取抽样率;(注意:读取的信号是双声道信号,即为双列向量,需要分列处理);输出⾳乐信号的波形和频谱,观察现象;使⽤sound语句播放⾳乐信号,注意不同抽样率下的⾳调变化,解释现象程序:clear all;close all;clc[y,fs,bit]=wavread('E:\music\11'); %读取⾳乐信号size(y) %看⾳乐信号是双列还是单列y1=y(:,1); %取单列fs=fs %获取⾳乐信号的抽样率N=length(y1); %⾳乐信号的长度Fy1=fft(y1,N); %对信号做快速傅⾥叶变换w=2/N*[0:N-1];figure %画⾳乐信号的波形和频谱subplot(2,1,1);plot(y1);grid ontitle('⾳乐信号的波形')xlabel('time/s')ylabel('Magnitude')subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy1));grid ontitle('⾳乐信号的频谱')xlabel('Frequency/pi')ylabel('Magnitude')sound(y1,fs) %以抽样率fs播放⾳乐信号sound(y1,2*fs) %以抽样率2fs播放⾳乐信号sound(y1,1/2*fs) %以抽样率1/2fs播放⾳乐信号程序运⾏结果如下:⾳乐信号的抽样率fs=44100⾳乐信号的波形和频谱如下图:抽样率较⾼时,听到的⾳乐⾳调较⾼,速度较快;抽样率较低时,听到的⾳乐⾳调低,速度慢。

(完整word版)基于MATLAB对语音信号进行分析和处理

(完整word版)基于MATLAB对语音信号进行分析和处理

基于MATLAB对语音信号进行分析和处理一、设计目的1.学会MATLAB的使用,掌握MA TLAB的程序设计方法;2.掌握在Windows环境下语音信号采集的方法;3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法;4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法;5.学会用MA TLAB对信号进行分析和处理。

二、设计过程1、语音信号采集与分析运用windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间为两秒。

然后在MATLAB 软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,再运用plot函数画出语音信号的时域波形,最后在语音信号频谱分析时运用fft对信号进行快速傅里叶变换,得到频谱特性图形。

人为设计一个固定频率5500Hz的噪声干扰信号。

噪声信号通常为随机序列,在本设计中用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为d=[Au*sin(2*pi*5500*t)]',给出的干扰信号为一个正弦信号,针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。

再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图。

2、滤波器设计和运用滤波器进行滤波1 )窗函数和等波纹逼近法设计FIR滤波器及滤波首先根据阻带最小衰减选定窗口类型,然后调用fir1函数设计线性相位FIR数字滤波器,再用freqz函数画出其频谱图形,最后运用fftfilt函数对信号进行滤波。

而等波纹逼近法中则运用remez和remezord直接设计FIR滤波器,然后运用fftfilt函数对信号进行滤波。

2 )双线性变换法社设计IIR数字滤波器及滤波首先将数字滤波器的技术指标运用预畸校正法转换成模拟滤波器的设计指标:Ωph=2/T*tan(wp/2),然后用butter、cheby1设计各种模拟滤波器,再用bilinear函数进行模拟滤波器和数字滤波器之间的转换,最后用filter函数对语音信号进行滤波,并运用函数sound播放滤波后语音。

三、结果及分析1、用MATLAB对原始语音信号进行分析,画出它的时域波形和频谱时域波形和频谱:图1 原始语音信号图2 语音信号频率响应图图3 原始语音信号FFT与信号频谱2、给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声,频率为5500hz。

如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测

如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测

如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测引言:心电信号分析和心律失常检测是临床医学和生物医学工程领域中重要的研究内容。

随着计算机技术的发展和数据处理的能力提升,基于Matlab的心电信号分析方法逐渐成为了研究人员的首选。

本文将介绍如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测,包括数据预处理、特征提取和分类识别等方面。

一、数据预处理心电信号采集设备通常会在测量过程中引入一些噪声,而且数据量庞大,因此在进行心电信号分析之前,首先需要进行数据预处理。

Matlab提供了多种函数和工具箱用于数据预处理,包括滤波、降噪和去除基线漂移等。

1.1 滤波滤波是常用的数据预处理方法之一,可以去除心电信号中的高频噪声和低频干扰。

Matlab中提供了多种数字滤波器设计和滤波函数,如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

根据信号的特点和需求,选择适当的滤波器进行滤波处理。

1.2 降噪降噪是为了减少心电信号中的噪声干扰,提高信号的质量。

Matlab提供了多种降噪方法,如小波降噪、局部平均法和高斯滤波等。

可以根据信号的特点选择适当的降噪方法进行处理。

1.3 基线漂移去除由于测量设备和生理原因等因素,心电信号中常常存在基线漂移,即信号整体上升或下降的现象。

这种漂移会干扰信号的分析和处理,因此需要进行去除。

Matlab提供了多种去除基线漂移的方法,如线性拟合法和小波去噪法等。

二、特征提取心电信号中包含了丰富的生理和病理信息,通过提取心电信号的特征可以更好地进行心律失常的检测和分类。

Matlab提供了多种特征提取函数和工具箱,如时域分析、频域分析和小波分析等。

2.1 时域分析时域分析主要针对心电信号的时间特性进行分析,如心跳间期、QRS波峰和ST段变化等。

Matlab提供了多种时域特征提取函数,如平均心率、标准差和RR间期等。

2.2 频域分析频域分析主要针对心电信号的频率特性进行分析,如心率变异性和频率成分等。

Matlab提供了多种频域特征提取函数,如功率谱密度和频谱熵等。

基于MATLAB的语音信号采集与处理.

基于MATLAB的语音信号采集与处理.

基于MATLAB的语音信号采集与处理.
MATLAB是一种非常有用的工具,可以用于语音信号的采集和处理。

语音信号的采集和处理对于语音识别、音频转换和人机交互等领域非常重要。

MATLAB提供了许多工具和函数进行语音信号的采集和处理。

语音信号的采集可以通过外部设备实现,如麦克风或录音设备。

MATLAB可以通过音频输入功能进行语音信号的采集和处理。

该功能提供了多个采样率和位深度设置,可以按照需要进行设置。

采集的语音信号可以通过MATLAB的图形用户界面进行实时显示和处理。

MATLAB提供了很多工具和函数进行语音信号的处理,如语音分析、信号过滤、音量调整和时域和频域分析等。

MATLAB的语音信号处理工具箱提供了很多预处理和分析函数,可以进行预处理、语音识别、特征提取等操作。

这些工具和函数可以帮助开发人员更好地理解和分析语音信号,提高语音识别的准确性和鲁棒性。

MATLAB还提供了图形用户界面(GUI)、应用程序接口(API)、命令行和脚本等方式进行语音信号处理。

GUI可以方便地进行交互式处理和调试,API可以方便地集成到其他应用程序中,命令行和脚本可以进行批处理和复杂的操作。

MATLAB的语音信号处理工具还可以与其它工具箱,如数字信号处理工具箱和统计学工具箱进行整合,以开发更强大和可靠的语音处理应用程序。

基于matlab的语音信号处理

基于matlab的语音信号处理

数字信号处理设计报告题目:基于Matlab的语音信号处理系别信息工程学院专业班级通信工程1342学生姓名范泉指导教师吉李满提交日期 2016年6月 10日摘要数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现。

而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域,这是通过数模转换器实现的。

数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器(DSP)和专用集成电路(ASIC)等。

数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点,这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。

本设计的具体内容是基于MATLAB的语音信号处理,核心算法是离散傅立叶变换(DFT),是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。

然后添加噪声信号,选用合适的滤波器对噪声信号进行滤除,使数字信号处理从理论走向实用。

MATLAB功能强大,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

用MATLAB来解算问题要比用其他语言简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。

关键词:数字信号处理器;离散傅立叶变换;MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1.2课题研究的意义和现状 (1)1.2.1课题研究的意义 (1)1.2.2课题研究的现状 (1)第二章课题研究方案的确定 (3)2.1概要设计 (3)2.1.1主要工作 (3)2.1.2研究步骤 (3)2.2方案选择 (3)2.2.1运行的环境 (3)2.2.2总体方案 (4)第三章课题研究内容 (5)3.1 Matlab简单介绍 (5)3.2语音信号的采样理论依据 (5)3.2.1采样频率 (5)3.2.2采样位数 (5)3.2.3采样定理 (6)3.3语音信号的采集 (6)3.4设计数字滤波器 (6)3.4.1数字滤波器设计的基本思路 (6)3.4.2 IIR数字滤波器概述 (6)3.4.3 FIR数字滤波器概述 (7)3.4.4 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (7)3.4.5低通高通及带通滤波器 (7)3.5程序流程图 (8)第四章软件仿真调试结果分析 (9)4.1语音信号的时频分析 (9)4.2语音信号加噪与频谱分析 (10)4.3滤波器的设计 (12)4.3.1设计FIR滤波器 (12)4.3.2设计IIR滤波器 (12)4.3.3双线性变换法和窗函数法 (12)4.4验证所设计的滤波器 (13)4.5滤波 (15)第五章 GUI界面 (17)5.1 GUI界面概述 (17)5.2创建GUI界面 (17)第六章总结与展望 (20)参考文献 (21)附录I设计FIR和IIR数字滤波器 (1)附录II比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (7)附录III 源程序代码 (16)第一章绪论1.1课题研究的目的1.学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法。

基于matlab的语音信号采集及处理

基于matlab的语音信号采集及处理

基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验的目的和要求1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。

它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。

MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。

MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。

其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。

该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。

目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。

MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。

MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。

由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。

例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。

MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。

数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识,并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。

2. 本题目的意义本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB 的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。

(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理

(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理

基于matlab的语音信号分析与处理摘要:滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

Matlab功能强大、编程效率高, 特别是Matlab具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR 数字滤波器,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

关键词:数字滤波器;MATLAB;切比雪夫Abstract:Filter design in digital signal processing plays an extremely important role, FIR digital filters and IIR filter is an important part of filter design. Matlab is powerful, programming efficiency, Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. MATLAB based on the noise issue speech signal processing design and implementation of digital signal processing integrated use of the theoretical knowledge of the speech signal plus noise, time domain, frequency domain analysis and filtering. The corresponding results obtained through theoretical derivation, and then use MATLAB as a programming tool for computer implementation.Implemented in the design process, using the windowfunction method to design FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev and bilinear Reform IIR digital filter design and use of MATLAB as a supplementary tool to complete the calculation and graphic design Drawing.Keywords:digital filter; MATLAB; Chebyshev语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

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基于MATLAB的心音信号处理 目录

1.概述 ............................................................................................................................................... 1 1.1 心音信号及MATLAB简介 ............................................................................................. 1 1.2 设计目的 ............................................................................................................................ 4 1.3 设计任务 ............................................................................................................................ 4

2.设计流程 ....................................................................................................................................... 4 2.1 设计方案选择 .................................................................................................................... 4 2.1.1预处理方法的选择 .................................................................................................. 4 2.1.2时域分析 .................................................................................................................. 6 2.1.3频域分析 .................................................................................................................. 6 2.2 MATLAB仿真结果及分析 ............................................................................................... 7 2.2.1预处理的结果及分析 .............................................................................................. 8 2.2.2时域分析的结果及分析 ........................................................................................ 11 2.2.3频域分析的结果及分析 ........................................................................................ 12

3.总结 ............................................................................................................................................. 15

4.设计心得与体会 ......................................................................................................................... 16 基于MATLAB的心音信号处理

1 1.概述 1.1 心音信号及MATLAB简介 心音信号是指在心动周期中,心肌收缩、心脏瓣膜启闭,心室壁、大动脉瓣等被血流冲撞,引起机械振动发出的声音。产生的声音信号通过周围组织传导到胸壁,可以通过听诊器来听诊,也可以利用传感器将心音信号转换为电信号,进行心音信号的显示和存储。心音作为人体的一种重要的心脏、心血管生理信号,体现着和心脏等生理情况相关的信息,能够反映心脏等的生理和病理信息。心音对于有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要的诊断价值,是评估一个人心脏功能情况的重要依据[6]。 心音的频率一般在5-600HZ左右,杂音频率可达1500HZ左右,但是人的听觉系统能够接受的声音频率为16HZ-20KHZ,而且仅对频率在1000~5000HZ频率的声音最为敏感。心脏听诊的不足可以用心音图弥补。心音图可以直观的显示正常和异常心音的各段持续的时间,进一步提高心脏疾病诊断的准确性。 基于MATLAB的心音信号处理

2 图1.正常的心音信号的时域图 正常心音按出现时间先后可以分为四个部分。第一心音(S1)、第二心音(S2)是最常见的,此外,还有第三心音(S3)、第四心音(S4)。临床上一般听到的是第一心音和第二心音,一些儿童、青少年以听到第三心音,有些老年人也可以听到第四心音。第一心音(S1)产生的原因是房室瓣关闭、血流急速冲击房室瓣,主动脉壁和肺动脉壁被心室喷射出的血液撞击,引起振动。一般在心尖搏动处最强,持续时间一般为0.1-0.12s。在音调方面,比较低沉。第二心音(S2)在T波的末端出现。主要产生原因是主动脉瓣关闭和肺动脉瓣关闭。持续时间一般为0.08s,相对较短[4]。第三心音(S3)主要是血流流向心室时,血流速度过急,在心室内又突然减速引起室壁的振动而产生。一般在第二心音后的0.1-0.2s后产生。在儿童、青少年的心脏上可以听到生理性的第三心音。第四心音是由于心房收缩后,血流流进心室的速度很快,心室壁振动而引起。心脏听诊是诊断心脏和心血管疾病不可或缺的方法,该方法简便、有效。 基于MATLAB的心音信号处理 3 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点[5]。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级,MATLAB的用户界面也越来越精致,更加接近Windows的标准界面,人机交互性更强,操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统,极大的方便了用户的使用。 简单的编程环境提供了比较完备的调试系统,程序不必经过u编译就可以直接运行,而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。在MATLAB环境进行信号处理可以方便的调用MATLAB提供的函数,运用简单的语句就可以实现极为复杂的运算,加快了信号处理 基于MATLAB的心音信号处理 4 的进程,MATLAB还提供GUI的功能,便于用户设计友好的交付界面。

1.2 设计目的 1.掌握医学信号处理的整个过程 2.学会使用MATLAB进行信号处理 3.学会分析信号及信号处理后得到的结果 4.完成对心音信号的处理及分析

1.3 设计任务 根据心音信号的噪声特性及时频特性,选用合适信号处理方法,运用MATLAB完成对心音信号的预处理获得干净的心音信号,并进行时域分析、频域分析,获得其相应的病理信息,并利用MATLAB提供GUI,设计显示界面。

2.设计流程 2.1 设计方案选择 2.1.1预处理方法的选择 心音信号是微弱低频生理信号,容易混入多种多样的噪声,许多因素(呼吸状态、心脏的血液流动动力学状态以及环境等)都会影响心音信号。由于心音的频率一般在5—600HZ左右。使用巴特沃斯滤波器进行滤波,其具有通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没 基于MATLAB的心音信号处理 5 有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零的特点。所以本设计采用巴特沃斯滤波器进行带通滤波所以设计的带通滤波器的通带频率为5-600hz ,通带最大衰减3 dB和阻带最小衰减18dB。 利用巴特沃斯滤波器滤波的信号,还有一定噪声在其中,本设计设计了小波阈值滤波的方法再次进行去噪。 小波变换是用数学变换分析信号的一种方法[5]。在分析低频长时信号时,时间分辨率很低,频域分辨率很高。小波变换的局部化特性是比较好的,这种局部特性反映在频率域和空间域两方面。由于心音的频率一般在5—600HZ左右,杂音频率可达1200HZ左右。根据相关文献db3 小波对心音信号处理的效果较好,所以对心音信号釆用db3小波进行5层分解,然后采用小波软阈值去噪方式进行去噪,最后对各层小波分解系数进行重构。软阈值处理是把小波系数大于阈值的变为该点与阈值的差值。 小波软阈值去噪[4]的过程如下: (1)选择小波和小波分解的层数j,计算含噪声 信号的小波分解系数; (2)对每层系数选择一个阈值,并且对高频系 数用阈值处理; (3)根据第j层的低频系数和从第一层到第j 层的高频系数,计算信号的小波重构。软阈值处理的数学表示为 djk-λ,djk≥λ djk'= 0, |djk| djk+λ,djk≤-λ

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