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当前心脏病正逐渐成为人们健康的第一杀手，已引起各方面的高度关注，因此心血管疾病的早期、及时、准确诊断成为一项重要的研究内容。心音信号是心脏在舒张和收缩运动中心肌、血液和瓣膜等机械振动产生的复合音，包含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息，听诊是评价心脏功能状态的一种基本方法。心音中的主要成分（第一心音S1和第二心音S2）在诊断中起到重要作用，故对心音的S1和S2的正确定位，是进行心音智能诊识的关键技术。
本文在分析了国内外相关研究工作基础上，首先提出了基于简单度的一种分段算法。该算法通过构成信号波形的波基数目量来定义简单度，而S1和S2相对于背景噪声和杂音来说，组成的波基数少得多，其简单度也就高得多。因此应用简单度来识别心音的主要成分，能避免噪声幅值变化所带来的分段困难。然后根据人体生物域特征，提出了又一种分段算法，通过选取适合心音特点的窗口，计算窗口能量来定位S1和S2。这种基于时域窗口能量的分段算法大大简化了计算量与复杂度，且不失准确性。并且还基于小波分解理论，将上述两种算法进行综合处理。通过将这两种算法互补，能有效提高在多种复杂情况下心音分段的准确性。
最后还开展了在手机平台上实现心音诊识的软硬件研究。硬件方面实现了可应用于手机平台的双听诊头心音采集装置，并且利用J2ME编写了一个手机心音听诊简单系统。本课题发展了一个将移动终端与心音检测结合起来的新方向，使得心音听诊普及化、便携化，做到心音时时可查、处处可查，是实现心血管疾病及时诊断的一种行之有效的方法。