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近年来先天性心脏病(以下简称先心病)在我国呈上升趋势，尤其是西部。每年约有15万的新生儿患先心病，给家庭和社会带来巨大的不幸和沉重的负担。早期诊断对先心病的治疗至关重要。心音中含有丰富的心功能、心脏各房、室、瓣膜的生理、病理信息，对先心病临床诊断有很高的参考价值。心脏听诊一直是先心病初诊的重要手段，但其专业性很强，且主要靠经验。先心病的确诊需要使用超声心动图仪检查来完成，但由于该设备较为昂贵，一般只有县级以上医院才可能配备，目前还无法在广大乡村普及。
本论文在前期研究的基础上，采用嵌入式DSP技术，实时地对先心病的心音信号(PCG)进行时频分析、特征提取、模式识别，探索一种更便捷有效和低成本的、基于心脏听诊并借助现代信号处理手段的先心病临床辅助诊断技术。
本论文采用多种先进的数字信号处理的算法对心音信号分析，首先使用差分阈值法通过心电对心音定位。然后使用小波包算法，对心音信号的各个频段的信息进行处理和分析，从中提取病理特征，通过大量患者数据和正常人数据对比，再采用模式分类算法对异常信号特征给出提示。最后根据小波包算法的结论加上对分析算法的实时性考虑，采用短时发傅立叶变换在DSP上实现。并将分析结果以图形视觉的方式和定量的数据分析提供给医生，给其在初诊时提供帮助。
本论文的研究主要为实现心音信号处理分析的实时性，所有所用算法都通过优化便于在嵌入式系统上实现。采用基于本论文算法的系统通过仿真调试，实物测试后已经实现，从实际上证明了本算法的可靠性和实时性。
基于本论文的心音心电采集分析系统的设计成功，将在以后的先心病临床诊断中发挥一定作用，由此设计的系统可以作为方便低廉的辅助手段，帮助医生正确快速地对先心病进行诊断。