【摘 要】
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心音信号是人体最重要的生理信号之一,各种心脏疾病信息常常反映在心音中。心音的改变和杂音的出现,往往是器质性心脏病的最早体征。心脏听诊是心音信息获取的传统手段,但其
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心音信号是人体最重要的生理信号之一,各种心脏疾病信息常常反映在心音中。心音的改变和杂音的出现,往往是器质性心脏病的最早体征。心脏听诊是心音信息获取的传统手段,但其受限于人耳听力的灵敏度和主观经验与判断能力,难于讲授和掌握。为了进一步增强心音在临床、科研及教学上的实用性,必须凭借先进的计算机和现代数字信号处理技术,更加客观地、全面地、有效地利用采集到的心音信号。 由于心音信号在采集的过程中难免引入噪声,需要先去除噪声才能对心音信号做进一步处理。本文首先提出了一种新的双参可调小波阈值函数,将其与另外几种阈值函数分别应用于心音信号的小波阈值去噪实验中,结果表明其去噪后心音信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均优于文中提到的阈值函数。 紧接着,本文提出了一种基于简单度和小波变换的心音信号特征矢量提取方法,实现对去噪后心音的特征提取。一方面,提取心音信号的简单度包络,利用该包络计算心动周期及心音各成分(第一、第二心音和心杂音)的持续时间,从而得到心音的4个特征参数;另一方面,对心音信号进行5层小波分解,把各层小波分解系数对应的均值作为另外5个特征参数。得到的9个特征参数就构成了心音信号的特征矢量,其具有对心音信号幅度变化的鲁棒性,并且能够适应心音信号非平稳时变的特性。 最后,结合本文提出的心音信号特征提取方法,给出了本文小波BP神经网络的设计方案和模型,并利用168例心音对该网络进行训练与测试。仿真结果表明该网络能够获得较高的心音分类正确率,同时验证了本文特征提取方法的有效性。 此外,本研究独立开发了一款基于VisualC++6.0和Matlab7.1混合编程的数字心音分析诊断软件。通过在VC中调用Matlab引擎,从而调用Matlab中的函数来实现心音信号的小波变换、小波阈值去噪、包络提取、心率计算以及心音分类等功能;而心音信号的加载、显示、播放等基本功能完全在VC环境下实现。该软件操作简便,可实现心音信号的初步分析与分类,为下一步的科学研究、医学教学、临床应用奠定了基础。
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