基于小波变换的心音分析系统设计
基于小波变换的系统辨识算法研究的开题报告
基于小波变换的系统辨识算法研究的开题报告一、项目背景随着工程技术的发展和智能化水平的提高，系统辨识作为一种重要的技术手段，逐渐成为了工程技术领域中的关键技术之一。
在微电子、航空航天、生物医学、机器人等领域，系统辨识技术的应用越来越广泛。
而小波变换是一种对信号进行局部时间和频率分析的有效手段，结合小波变换进行系统辨识的研究，不仅可以提高系统辨识的精度和效率，而且可以扩展系统辨识的应用范围。
二、研究目的本课题旨在研究小波变换在系统辨识中的应用，开发一种基于小波变换的系统辨识算法，以提高系统辨识的精度和效率，扩大系统辨识的应用范围。
三、研究内容1、系统辨识的基本概念和方法。
2、小波变换的基本原理和特点。
3、基于小波变换的系统辨识算法的研究和设计。
4、算法的实现和优化。
5、算法的仿真和实验验证。
四、研究意义1、提高系统辨识的精度和效率。
2、扩大系统辨识的应用范围。
3、推动小波变换在系统辨识领域的应用和发展。
五、研究方法1、收集、整理和分析系统辨识和小波变换的相关文献和研究成果。
2、设计和开发基于小波变换的系统辨识算法，并针对算法进行优化。
3、利用MATLAB等工具进行算法的仿真和实验验证。
4、总结研究成果，并撰写论文。
六、预期成果1、提出一种基于小波变换的系统辨识算法。
2、在仿真和实验中验证算法的有效性和优越性。
3、发表相关论文，推动小波变换在系统辨识领域的应用和发展。
七、研究进度安排1、前期准备和文献调研：2个月。
2、算法设计和优化：6个月。
3、仿真和实验验证：3个月。
4、论文撰写和修改：2个月。
五、预期工作量本课题预期总工作量600人天左右。
基于小波分析和概率神经网络的心音诊断研究
文 献［］ 出利用 数学形 态学 提取心 音包络 并用 于心音识 ２提 别 ； 献［】 出 Ｈｉｅｔ Ｈｕ ｎ 文 ３提 ｌ ｒ ｂ — ａ ｇ变换 的心 音信号 分析方 法 稳 的 随 机 性 很 强 的信 号 ， 由 心 肌 、 血 液 、 膜 和 大 血 管 的 机械 振 动 产 生 的 。 正 常 心 音 包 含 第 一 （１ 、 瓣 ｓ ） 第 二 （２ 、 三 （３ 和 第 四 心 音 （４ 四 个 成 份 ， 中 ｓ 、２是 ｓ ）第 ｓ） ｓ） 其 １ｓ 可 听到 的部 分 ，３ ｓ ｓ 、４很 弱 几 乎 听不 到 。传 统 的 听 诊 方 式是 医生 利 用 听诊 器 凭 经 验 用 听 觉 分 析 心 音 信 号 ，对 医生 的经 验 要 求 很 高 ， 且声 觉 听诊 远 远 不 能 满 足 临 床 上 高 精 确度 的要 求 。 此发 而 因 展 一 种 客 观 的 计 算 机 辅 助 自动心 音 信 号 分 析 系 统 就 很 有 必 要 。
如 图 １所 示 。
１１信 号 预 处 理 ． 本 文 所 分 析 的 各 种 心 音 数 据 来 源 于 网 络 ，采 样 频 率 均 为 １ ０ ５ ｚ 在 进 行 分 析 之 前 用 Ｍａｌｂ中 的 ｒｓ ｍｐｅ函数 对 数 ２Ｈ 。 １ ｔ ａ ｅａ ｌ
据进行重采样 ， 其采样频率降为 ２０ Ｈ ， 便减少数据量 ， 使 ２５ ｚ以 缩
全 雪峰 黄 文 海 （ 南阳医学高等专科学校 网络 中心， 河南 南阳 ４ ３ ６ ） ７ ０ １
一种心音小波神经网络识别系统
一种心音小波神经网络识别系统成谢锋;傅女婷;陈胤;张学军;黄丽亚【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2017(036)003【摘要】设计一种心音小波神经网络识别系统，将心音特征抽取、有针对性的神经网络层次化架构和分类识别融合一体，以解决复杂条件下的心音分类识别问题。
提出基于心音小波神经网络的识别模型，讨论如何构造心音小波和心音小波神经网络的方法，重点讨论在网络结构的隐含层中引入心音小波作为激活函数的算法，从而获得一种把心音的针对性学习和心音识别技术高度融合的心音小波神经网络识别系统。
通过选取正常心音信号与早搏心音信号作为实验对象，验证了心音小波神经网络识别系统的有效性和实用性，并且通过与 morlet 和 Mexican-hat 小波神经网络识别系统相比较，证明心音小波神经网络识别系统在收敛性、算法速度上呈现明显的优越性。
【总页数】6页(P1-6)【作者】成谢锋;傅女婷;陈胤;张学军;黄丽亚【作者单位】南京邮电大学电子科学与工程学院，南京 210003; 南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室，南京 210003;南京邮电大学电子科学与工程学院，南京 210003;南京邮电大学电子科学与工程学院，南京210003;南京邮电大学电子科学与工程学院，南京 210003; 南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室，南京 210003;南京邮电大学电子科学与工程学院，南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP11【相关文献】1.基于Android的心音身份识别系统研究 [J], 何圣康;赵治栋2.基于LabVIEW的心音身份识别系统 [J], 成谢锋;吴晓晓3.远程心音采集识别系统的研发 [J], 张国华;袁中凡4.基于Android平台的心音识别系统的研究 [J], 成谢锋;刘伟5.心音信号采集及自动识别系统 [J], 艾炜华;汤建明;巫昌霖;肖森源;黄彬;曾庆宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于小波变换的音频信号处理技术研究
基于小波变换的音频信号处理技术研究音频信号处理技术在音乐、语音、媒体等领域都有着广泛的应用。
而小波变换作为一种常用的信号处理工具，其在音频信号处理中也发挥着重要的作用。
本文将探讨基于小波变换的音频信号处理技术研究。
一、小波变换简介小波变换是对信号进行多尺度分析的一种方法，其将信号分解为不同的频率组成部分，从而具体分析信号的特征。
小波变换具有时间和频率的可逆性，能够提取信号中的高频和低频成分，是一种很强大的信号分析工具。
二、音频信号分析基于小波变换在音频信号处理中，小波变换被广泛应用于信号压缩、降噪、特征提取等方面。
对于音频信号，我们可以通过小波变换将其分解为不同频率的成分，从而可以准确地分析信号的特征，提高信号的处理精度。
2.1 信号压缩对于音频信号，我们可以通过小波变换将其分解为频域中的低频和高频成分。
因为音频信号中主要是低频成分占据主导地位，可以通过滤波和下采样等技术将高频成分去除，从而实现信号压缩的效果。
小波变换在音频信号压缩中能够起到优秀的作用。
2.2 信号降噪在音频信号处理中，噪声是一个常见问题，它会对信号产生干扰和干扰。
通过小波变换，我们可以将噪声分解成不同频率的成分，从而可以准确地分析噪声的特征，然后通过滤波等技术将其去除，从而实现信号降噪的效果。
2.3 特征提取音频信号中包含很多有用的信息，例如声音波形，歌曲节奏等等。
小波变换可以提供对于时间和频率的分析，因此我们可以使用小波变换来提取音频信号的特征，例如基频、振幅、相位等。
基于这些特征，我们可以对音频信号进行分类，从而提高音频识别的精度。
三、基于小波变换的音频信号处理技术应用最近，随着人工智能技术和大数据的兴起，基于小波变换的音频信号处理技术得到了广泛的应用和发展。
下面介绍其应用于音频识别和分类的两个例子。
3.1 声纹识别声音是人体自带的一项特征，因此声纹识别可以应用于安全系统、身份认证等方面。
基于小波变换对音频信号进行特征提取，可以提高声纹识别的精度和鲁棒性。
基于小波变换的心电图处理与分析的开题报告
基于小波变换的心电图处理与分析的开题报告1. 研究背景及意义心电图是一种测量人类心脏电活动的方法，它可以反映心脏的电生理状态，是临床上常见的诊断工具之一。
随着科技的不断进步，心电图的采集、处理、分析等方面都有了很大的发展。
而小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于心电图的数据处理和分析中。
因此，基于小波变换的心电图处理与分析具有重要的研究价值。
2. 研究内容及方法该研究的主要内容包括心电图信号的采集、预处理、小波变换、特征提取和分类等方面。
具体的研究方法包括以下几个步骤：（1）采集与预处理：使用心电图采集设备采集心电图信号，对信号进行预处理，如滤波、去噪等，以保证信号的有效性和准确性。
（2）小波变换：将预处理后的心电图信号进行小波变换，得到小波系数，利用小波系数可以提取出心电图信号的特征信息。
（3）特征提取：基于小波系数，提取心电图信号的特征信息，如功率谱密度、频率、时域特征等。
（4）分类：使用分类器将提取的心电图特征进行分类计算，以判断心电图信号的异常情况。
3. 研究意义及预期成果本研究的意义在于提高心电图的处理和分析效率，改善心电图诊断的准确度和可靠性。
同时，基于小波变换的心电图处理与分析也有助于深入了解心脏电生理学特性，为心脏疾病的研究提供新的思路和方法。
预期成果包括：（1）设计并开发一种基于小波变换的心电图处理与分析系统；（2）推导出适用于心电图信号的小波基函数，并实现小波变换；（3）提出基于小波变换的心电图特征提取方法，并针对心脏疾病的不同类型进行分类诊断。
4. 研究难点本研究的主要难点包括：（1）对小波基函数的选择和优化；（2）对心电图信号进行特征提取和分类，需要充分挖掘心电图信号的多样性和复杂性；（3）系统的设计和实现涉及多个学科领域的知识和技术，需要整合多种技术手段，如数据挖掘、信号处理、统计学等。
5. 研究计划及进度安排本研究将分为以下几个阶段：（1）文献综述和基础理论学习：2022年1月-2022年2月；（2）小波基函数的选择和优化：2022年3月-2022年4月；（3）心电图信号预处理和小波变换的实现：2022年5月-2022年6月；（4）心电图信号特征提取和分类方法的研究：2022年7月-2022年8月；（5）系统设计和实现：2022年9月-2022年12月。
基于小波时频分析的心音异常信号检测
电子设计工程EleｃtroniｃDesign Engineering第２3卷Vol．２3第６期Ｎo．６２０１5年3月Mar．２０１5收稿日期：２０１４－０６－１６稿件编号：２０１４０６１１5作者简介：李炜（１９8０—），男，甘肃兰州人，硕士，工程师。
研究方向：医院信息管理、数据库、网络。
随着社会物质的不断丰富及人类科技文明的不断进步，人们对生活质量的要求越来越高，越来越多的人开始关心自身和周围人群的健康。
国内外对心音信号的研究已经取得了非常丰富的成果。
在心音的去噪研究方面，目前主要有基于小波阂值的心音去噪，基于希尔伯特—黄变换的心音去噪以及基于小波包分析的心音去噪以及自适应滤波等方法。
其中，张佃中等人依据心音与噪声的不同小波变换特性，在频谱图中将干扰噪声的位置识别出来，同时去除干扰噪声小波系数，常见的做法是置零，最后对剩余的小波系数进行重构，以此达到小波去噪的目的[１]。
朱冰莲等人对心音信号的噪声谱特性进行了深入分析，根据其谱值的规律提出了一种自适应去噪方法[２]。
该方法通过小波变换的自适应阀值对心音中的噪声成分进行有效的抑制，克服了传统去噪过度进而引入欠噪声的缺点。
许晓飞提出了基于希尔伯特－黄变换的心音去噪方法[3]。
该方法首先对心音进行预处理，然后提取心音的包络，进行变换之后就能实现去噪的目的。
国外的一些学者更是对心音信号的混沌特性进行了研究。
加拿大的生理学家L．Glass 和他的同事做了鸡胚心肌细胞团离体实验，观察到了心脏的混沌节律[４]。
美国哈佛大学医学院的Ａ．L．Goldberger对此进行了深入的研究[5－６]，认为一个健康的生理系统本身是具有一定的可变性的，且这种可变性的缺失就是系统受损的前兆。
同时他也指出这种健康的可变性并不表示没有规则的，且不受控制的，而是一种在有限范围内运动的混沌状态。
Daisuke Sat 等对心肌细胞中迅速引起心脏起搏的动作电位和引起持续性搏动的后去极化电位信号进行研究，得出这些电位信号具有混沌特性，而心脏的搏动是由心肌细胞所产生的具有混沌现象的动作电位引起的，因此这从微观的角度再次证明了心脏搏动具有混沌特征[7－8]。
基于小波变换的病灶心音信号识别
基于小波变换的病灶心音信号识别李丽;胡方明【摘要】心音信号分析在无创诊断心血管疾病中发挥着重要作用,病灶心音信号中包含大量的心脏疾病信息.本文根据心音信号频率分布的特点,采用小波变换算法,在不同的尺度上对心音信号进行提取分析,将不同尺度的高频部分进行重构,分别计算其能量,再对比正常心音在相应尺度上的能量分布,通过仿真可实现对病灶信号的识别.本文方法能够准确识别病灶信号,由于较少采用复杂度高的算法方法,因而具有较高的检测效率.%Analysis of heart sound plays an important role in the non-invasive diagnosis of cardiovascular diseases. The lesions heart sound contains a lot of information about heart diseases. According to the characteristics of frequency distribution of heart sound signals, this paper adopts wavelet transform algorithm to extract and analyse heart sound signals at different sizes, reconstructs the high frequency of heart sound, and calculates the energy separately, contrasts with energy distribution of the normal heart sound in corresponding sizes, achieves the recognition of lesion heart sound by emulation. This method which merely uses highly complicated algorithm could recognize the lesions heart sound signals, and has higher detection efficiency.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2013(028)002【总页数】4页(P9-12)【关键词】小波变换;心音信号;特征提取;小波能量【作者】李丽;胡方明【作者单位】西安电子科技大学,生命科学技术学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,生命科学技术学院,陕西,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】R318;R540.4+40 前言在我国，心血管疾病已对国民的健康造成了威胁，生活方式的转变不仅引发了高血脂、高血压、高血糖等危险因素，也使心血管疾病呈持续快速上升趋势，国家每年花费上千亿的经费用于心血管防治[1]。
基于小波变换和经验模式分解的心音信号研究
Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｏｄ ｒｔ ｓｌｅ ｔｅｐｏ ｌｍ ｆｅ ｄ ｅ ｅ ｔｉ ｍｐｒ ａ ｍ ｄ ｅｏ ｏｉｏ （ ＭＤ） ｈｓｐ ｐ ｒ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｒｅ ｏ ｏｖ ｈ ｒｂｅ ｏ ｎ ｆ ｃ ｎ ｅ ｉ ｃｌ ｏ ｅｄ ｃ ｍｐ ｓ ｉｎ Ｅ ｉ ｔ ，ｔｉ ａ ｅ
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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
Ｃ ｉｅ ｏ ｒａ ｉ ｅ ｉ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇ ｈｎｓ Ｊ ｕｎ ｌ ｆＢ ｏ ｄ ａ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｅ ｏ ｍ ｃ ｎ
Ｖｏ ． １ １ ３ ＮＯ １ ． Ｆ ｂｒ ｒ ２０１ ｅ ｕａｙ ２
设心 音 信号 为平 稳 或分 段 平 稳 的前 提 下 进行 的 ， 这 就需 要 用虚假 的高 频 成分 去 补 偿 信 号 的 非 平 稳性 ，
是 １９ ９ ８年 由 Ｈ Ａ Ｇ等 提 出的… ， ＵＮ 它是基 于信 号 的 局 部特 征 时 间尺度 ， 复 杂 的 信 号 分解 为 固有 模 态 把
ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｒ ｔ ｆＳ ｓ ｕ ｏ ９ ． ５ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｅ ｏ １ ｗａ ｐ ｔ ７ ０ ％ ．ａ ｄ ｔ ａ ｆ Ｓ ｓ ９ ． ２％ ． Ｔｈ ｅ ｕ ｔｉ ｄ ｃ ｔ ｄ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｎ ｈ ｔ ｏ ２ ｗａ ７ １ ｅ ｒ ｓ ｌ ｎ ｉ ａ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｕ ｄ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ｅ ｄ ｉ ｓ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｙ，ｔ ｅ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｃ ｆ ｔ ｅ ＥＭ Ｄ ｗｅ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｏ ｏ ｌ ｏ ｖ ｈ ｎ ｓ ｕ ｆｅ ｔｖ ｌ ｈ ｐ ｅ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｈ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ． Ｋｅ ｒ ： ｎ ｆｅ ｔ ｙ ｗｏ ｄｓ ｅ ｄ ｅ ｆ ｃ ；ｗａ ｅ ｅ ｅ ｏ ｓｎ ；ｅ ｉｉ ａ ｄ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｖ ｌ ｔｄ ｎ ｉ ｉ ｇ ｍｐ ｒｃ ｌｍｏ ｅ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ；ｓ ｌ ｉ ｅ ｆ－ａ ａ ｔ ｅ ｗａ ｅ ｏ ｍ ｔ ｈ ｎ ｄ ｐ ｉ ｖ ｆ ｒ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｖ
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且 对 医师 的 经 验 要 求 非 常 高 ，心 音 图 能 够 有 效 弥 补 心 脏 听 诊 的 不 足 ．将 心 脏 听 诊 不 能 记 录 的心 音 信 号 或 不 容 易 分 辨 的 信 号 用 图形 的 形 式 记 录 下 来 ， 医 生 分 析 使 用 ， 过 对 原 供 通
基 金 项 目 ： 东 省 科 技 计 划 项 目（ｏ ９ Ｏ Ｏ １ ０ ） 广 东 省 科 技 计 划 项 广 ２ｏＢ ３∞ ０４ ；
１ 引 言
随着 现 代 社 会 物 质 生 活水 平 的提 高 ，人 们 的生 活 方 式 也 在 不 断发 生 变 化 ， 门打 的 、 门坐 电梯 、 酒 不 离 身 、 快 餐 出 进 烟 洋
始 记 录 的心 音 信 号 进 行 一 定 的 处 理 ， 获 取 更 多 有 助 于 辅 助 诊 断 的 信 息 ， 是 当 今 心 音 分 析 仪 的 发展 方 向 。 更 原 有 比较 精 确 的 心 音 信 号 自动识 别 算 法 大 多 依 赖 参 考 信 号 如 心 电信 号 等 ， 行 心 电 与 心 音 信 号 的 同 步 采 集 ， 据 实 根 第 一 心音 （１发 生在 收缩早 期 （Ｃ 信号 Ｒ 波之后 ２一 ０ Ｓ） ＥＧ Ｏ ４ ｍ ） 第 二 心 音 （２ 发 生 在 心 室 收 缩 末 期 和 心 室 等 长 舒 张 期 ｓ、 Ｓ） 前 （ Ｃ 信 号 Ｔ 波 终 点 前 后 ） 借 助 心 电信 号 来 搜 索 定 位 心 ＥＧ ， 音 峰 值 点 。这 些 经 典 方 法 的准 确 率 比较 高 ， 由 于需 要 同 步 但 采 集 心 电信 号 ， 大 增 加 了 仪 器 的复 杂 性 及 成 本 ， 文 旨在 大 本
（ｅａｔ ｅｔ ｆ ｉ ｅ ｉ ｌ ｎｉｅｒ ｇ ＳｕｈＣ ｉａＵ ｉ ｒｉ ｆ ｅｈｏｏｙ Ｇ ａｇｈｕ５ ０ ０ ， ｈ ａ Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｄｃ ｇ ｅ ｎ ， ｏｔ ｈｎ ｎｖ ｓ ｙ ｃ ｎｌｇ， ｕｎｚｏ ０ ６ Ｃ ｉ ） ｍ ｏＢ ｍ ａＥ ｎ ｉ ｅ ｔｏ Ｔ １ ｎ
ｔｅ ａｓｓａ ｃ ｒａｍｅ ｔｒｌ ｎ ｃｉｉａ ｉｇ ｏｉ ｏ ｅｒ ｄｓａｅ ｂ ｅｅ ｔ ｇ ａ ｄ ｐｏ ｅｓｎ ｅ ｒ ｓｇ ａｓ ｔ ，ｏ Ｉ ｈ ｓｉｔｎ ｅ ｔｅｔ ｎ ｏｅ ｉ ｌ ｃ ｌｄａ ｎ ｓ ｆｈ ａｔ ｉｅ ｓ ｙ ｄ ｔｃｉ ｎ ｒｃ ｓｉｇｈ ａｔ ｉｎ ｌ．１￣ ￣ ｎ ｎ ｓ ｎ ｌｈ
ｌｃ ｔ ｇｔｅＳ ｎ ２ ａ ｄｅ ｔａｔ ｇｆａｕ ｅｈ ｄ ｂ ｅ ｃ ｉｖ ｄ Ｒ嘲 ｄ Ｔ ｅ ｓｓｅ ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｌ ｅｕｅ ｏ ｅｅｔ ｇ ｏ ａｉ ｈ １ａ ｄＳ ｎ ｘｒｃｉ ｅ ｔｒ ａ ｅｎ ａ ｈｅ ｅ ． ｎ ｎ 乜 ｈ ｙｔｍ ｅｉｎ ｄｃ ｕｄ ｂ ｓ ｄｆｒｄ ｔｃｉ ｎ
研 究 不 依 赖 于 心 电信 号 的 心 音 自动 识 别 及 诊 断 系 统 ， 以期
不 离 口… …这 些 看 似 高 档 实 则不 健 康 的 生 活 方式 ，使 得 心 血 管疾 病 的发 病 率 和 死 亡 率 越来 越 高 。 据统 计 ， 国 国 内每 年 有 我 ３０万 人 死 于 心 血 管疾 病 ， 均每 １～ ３Ｓ 有一 人被 心 血 管 ０ 平 ２ １ 就 疾病 夺 去 生命 ｌ １ 】 。专 家 预 言 ， 人类 若 能 告 别 心 血 管 病 ， 多 活 可
Ｐ ｒ ｎ ｌ ｏ ｐ ｔｒＴ ｅ ｅｓ ｎｌ ａ ｒｃｓ ｄｂ ｈ ｎｌ ｉ ｔ ｌＭ Ｔ Ａ ． ｙｄｉｇｔｉ ｔｅｏｊｃ ｆ ｃｕａ ｌ ｅｓ ａ Ｃ ｍ ｕｅ． ｈ ｎｔ ｉ ａ ｗ ｓｐｏｅｓ ｙｔｅａａ ｓ ｏ Ａ Ｌ Ｂ Ｂ ｏｎ ｓ ｈ ｂｅｔ ｏ ｃｒｔ ｙ ｏ ｈ ｇ ｅ ｙｓ ｏ ｈ， ｓ ａ ｅ
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【 键 词 】 信 号采 集 ； 波 变换 ； 关 小 心音 定位 ； 征 提 取 ； 助诊 断 特 辅
［ 国图 书 资 料 分类 号】 Ｒ １ ．； ５ ０４４ ［ 献标 识 码 】 Ａ ［ 章 编号 】 １０ — ８ ８ ２ １ ） １０ １— ３ 中 ３ ８６Ｒ ４ ． ＋ 文 文 ０ ３ ８ ６ （０ ２ ０ — ０ ３ ０
达到准确定位 、 低成本的 目的。 降
价 ： 序 的 、 理 的心脏 听诊 能够 获得 最全 面的有 用信 息 ， 有 合
然 而 ， 论 听诊 器 多 么 完 美 ， 心 音 的 解 释 仍 是 最 基 本 的 。 不 对
２ 心 音分 析 系统 设计 方 案
本 研 究 所 设 计 的 心 音 分 析 系统 主要 由 ２个 部 分 构 成 ： 一
ｈ ｄｇｅ ｔｉ ａ ｔｉ ｈ ｉｇ ｏ ｉ ｏ ｅ ｒ ｄｓｒｅｓ Ｃ ｎ ｌ￣ ｎ Ｔ ｅｓｇ ａ ａ ｌ ｇｓｓｅ ｄ ｓｒｂ ｄ ｉ ａ ｃ ｒｔ， ｉ ｌ， ａ ｒａ ｍｐ ｃ ｎ ｔｅｄａ ｎ ｓｓ ｆｈ ａ ｉｏｄ ｒ． ｏ ｃｕ ｏ ｈ ｉｎ ｌｓ ｍｐｉ ｙ ｔｍ ｅ ｃｉｅ ｓ ｃ ｕａｅ ｓｍｐｅ ｔ ｎ
目（ ０ ）Ｂ ３ ３ ２ ０ ２ 【 ０ １ ０ ０ ３） ７
是 信 号 采 集 预
设 计等 ： 是信 号处理 模块 ， 要通 过 Ｐ 二 主 Ｃ上 的 信 号 处 理 工
具 行 信 号 分 析 的 功 能 １ 。无 线 发 送 与 接 收 技 术 采 用 实 验 室 已 有 的 Ｚｇ ｅ ｉ ｅ技 术 。 系统 的 整体 设 计 框 图 如 图 １ 示 。 Ｂ 所
ｃ ｅ ｐ ｎ ｏ ｌ ｃ ｏ ｌ ｈ ｒ ａ — ｉ ａａ ｔ ｎ ｆｒ ｔｉ ｓ ｉ ｂ ｅ ｆ ｒｈ ｍｅ ｈ ａｔ — ａｅ ｍｏ ｉ ｒ ｇ Ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｈ ａ ，ａ ｄ ｃ ｕ ｄ ａ ｃ ｍｐ ｉ ｅ ｌ ｔ ｓ ｍｅ ｄ ｔ ｒ ｓｅ ．Ｉ ｓ ｕｔ ｌ ｏ ｅ ｌ ｃ ｒ ｎ ｔ ｉ ． ｈ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ａ ａ ｏ ｈ ｏ ｎ ｉ
３ 心 音信 号 的 采集
３ １ 传 感 器 和 预 处 理 电 路 ．
作 者 简 介 朱
蒂 （９ Ｏ ）女 ， 士 研 究 生 ， 要 研 究 方 向 为 生 物 医 学 信 １８ 一 ， 硕 主
号 处 理 ： 效 明 （ ９ Ｏ ） 。 授 ， 士研 究 生 导 师 ， 要 从 事 生物 医学 信 吴 １５ 一 男 教 博 主 息处理 、 医学 仪 器 研 发 、 物力 学 等 方 面 的研 究 工 作 。 生 通 讯 作 者 ： 效 明 ｍａｌｂ ｍｗ ｓ ｃ ｔ ｄ ．ｎ 吴 Ｅ— ｉ：ｍｘ ｕ＠ｓｕ． ｕｃ ｅ
有 重 要 意 义 。 结论 ： 设计 的信 号 采 集 系统 电路 可 靠 、 作 简 单 、 本 低 廉 ， 够 实现 数 据 的 实 时 无线 传 送 ， 用 于 家 所 操 成 能 适 庭 监 护 ； 助 小波 分 析提 取 包络 的方 法 来 定位 Ｓ 、２ 算 法 简便 ， 时较 短 ， 用 于 实 时分析 。 借 １Ｓ ， 耗 适
ｈ ａ ｉ ｎ ｌ ｆ ｃｉ ｅｙ ａ ｄ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｕｄ ｌｃ ｌ ｅ ｔ ｅｆ ｓ ｅ ｒ ｓ ｕ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｃ ｎ ｅ ｒ ｓ ｕ ｄ ｅｆｃ ｉｅｙ ｗ ｉｈ ｅ ｒ ｓｇ ａ ｓｅｆ ｔ ｌ ｎ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｌ ｏ ａ ｉ ｈ ｒ ｔ ａ ｔ ｏ ｎ ｎ ｈ ｅ ｏ ｄ ｈ ａ ｏ ｎ ｆ ｔ ｌ ， ｈ ｃ ｔ ｅ ｖ ｔ ｚ ｉ ｈ ｔ ｅ ｖ
１ ． 见 心 血 管病 的诊 治 及 预 防 对人 类 至 关 重 要 。 ０ａ 可
０血 管疾 病 的 诊 断 主要 依 靠 医疗 器 械 ， 电 和 心 音 是 检 心
测 心 血 管 疾 病 的两 种 常 用 手 段 。心 电 主 要 应 用 于 心 率 失 常 及 心 肌 缺 血 的 定 性 与 定 量 分 析 诊 断 ．心 血 管 药 物 的疗 效 评
Ｄｅｉｎ ｏ ｓ ｆＰＣＧ ｉｎ ｌ Ａｎ ｌ ｓ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ａ ｅｅ ａ ｓｏ ｍ ｇ Ｓ ｇ ａｓ ａ ｙ ｉ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ｖ ｌｔＴｒ ｎ ｆ ｒ ｓ
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的作 用。 法 ： 方 系统 通 过 对心 音 信 号 进 行 采 集 和预 处理 ， 并通 过 Ｚｇ ｅ ｉ ｅ技 术 无线 传 输 至 Ｐ 利 用 Ｍａ ａ 信 号 分 析 工 具 Ｂ Ｃ， ｒｂ ｌ 对数 字心 音信 号进 行 处 理 ， 实现 心音 的 自动 定 位 及 特 征 提 取 ， 而 判 断 心 音 中是 否 包含 病理 性 杂 音 。 结果 ： 计 的 系 进 设 统 能 够有 效地 检 测 人 体 的心 音 信 号 ， 理 算 法 能 够 准 确 定位 第 一 心 音 和 第． 心 音 的位 置 ， 心 脏 疾病 的辅 助诊 断 具 处 ２ － 对
（ ）１－ ５ １ ：３ １ ］
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