文档介绍：要摘份进行识别。本文在总结传统研究方法的基础之上,对心音的分析和识别算法作了一些改进,并用实验和模型验证了其有效性。由于在心音的采集过程中,噪声的引入是不可避免的。要准确地识别心音成份,首先需要对采集到的心音样本信号进行去噪处理。针对心音的非平稳性,本回到原来的采集环境中再单独提取噪声又是不太现实也不经济的。在这里本文又的噪声信号,得到了分界更清晰的心音图,为心音成份的识别打下基础。在为自适应滤波器的输入对心音进行了滤波,通过理论分析和实验验证,取得了预心音间隙期的分界更加明显,方便识别,所以这一过程称之为预去噪。了不同的时频分辨率。从中选取了时间分辨率很高的频谱数据,将频率轴压缩得界。结合传统的差分法和医学常识,使用心音的时域能量包络数据对心音成份进行识别。识别结果证明了这种方法是可行且高效的。来说,第一心音都来自同一信号源,彼此之间是相关的。于是本文采用自适应的除的第一心音上的噪声滤除了。模型的运行结果表明,去噪后的第一心音幅值相对与混有噪声的第一心音幅值而言,更加接近真实值,说明了在实际应用无法获得第一心音真实幅值的情况下,可以用去噪后的值代替或近似真实值。关键词:心音,噪声抑制,自适应滤波,心音识别,数学形态学心音检测和分析是了解心脏和血管状态的一种重要且经济的手段,心音具有心电不可取代的临床价值。心电分析是心脏变时性和变传导性的最佳监测方法,但不能用来检测心脏的变力性。第一心音的幅值是心肌收缩能力的标准量度,因此可以用心音图来对心肌收缩能力进行评估。要获得幅值参数,首先要对心音成文引入了自适应滤波方法进行去噪。而自适应去噪需要一个参考噪声作为输入,引入了数学形态学理论,利用它提取了心音信号的包络,然后合成了自适应滤波需要的参考。这样得到的噪声信号虽然在心音成份部分不能保证与原心音中的噪声相关,但在心音间隙期二者是强相关的,利用这种相关性,在这里滤去间隙期仿真建模工具中建立了自适应心音去噪的模型,使用合成的参考噪声作期的效果。由于这种方法并没有去除心音成份上的噪声,其目的是使心音成份与对去噪后的心音信号,本文进行了短时傅立叶变换,不同长度的时间窗对应到了心音的时域能量包络图。从这个图上可以很直观地观察出心音成份的时域分要评估一个人的心力储备,就要提取第一心音的幅值参数。对同一心音记录方法利用前一个第一心音去估计下一个第一心音,这样就把预去噪过程中不能去重庆大学硕士学位论文中文摘要
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绪论心音和心音图心血管疾病是严重威胁人类健康的疾病之一。心音检测和分析是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒映心脏活动及血液流动的状况。心电图检查是心脏变时性和变传导性的最佳检测方法,但不能用来检测心脏的变力性。先天心脏瓣膜受损、心电传导组织病变引藕懦鱿忠斐G埃紫鹊贾滦脑嘣右艉托囊舯湟臁R虼诵者的关注。本章首先对心音和心音图作基本的说明,接着综述国内外在这一领域的研究现状及发展趋势,最后介绍课题的研究内容和现实意义。心脏的瓣膜和大血管在血流冲击下形成的振动,以及心脏内血流的加速与涡用下其刚性的迅速增加和减小形成的振动,经过心胸传导系统到达体表形成了体动转换为电信号记录下来,便得到心音图【。心音发生在心动周期的某些特定时期,其音调和持续时间也有一定的规律,。多数情况下只能听到第一心音和第二心音,在某些健康儿童和青年人中也可听到第三心音,四十岁以上的健康人也可能出现第四心音。另外,心脏的某些异第一心音发生在心脏收缩期,音调低,持续时间相对较长,在心尖搏动处第五肋间隙锁骨中线米钋宄T谛脑嗍账跗谛氖疑溲R鸫笱9芾┱偶安生的涡流发出的低频振动,以及由于房室瓣突然关闭所引起的振动,是听诊第一二心音发生在心脏舒张期,持续时间相对较短。听诊的第二心音主要与主动脉瓣的关闭有关,故可以用来标志心室舒张期的开始。第三心音发生在快速充盈期末,是一种低频,低振幅的心音。它可能是由于心室快速充盈期末,血流充盈减慢,张收缩、血流的冲击及心血管壁的振动而产生的一种复合音。因此心音能够反起的心脏机械活动障碍也能由心音反映出来。而且某些心血管系统的病变在导致音具有心电不可替代的诊断优势,因此对心音的分析愈来愈引起了广大研究工作流对心脏瓣膜、心房、室壁作用产生的振动,再加上心肌在周期性的心电活动作表心音。如将听诊器放在胸壁某些部位,就可以听到。若用换能器将这些机械振正常心脏有四个心音:即第一、第二、第三和第四心音,通常称为,,,常活动可能产生杂音和异常心音。心音的主要组成部分,因此,通常可用第一心音作为心