【摘 要】
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心音对心脏及心血管疾病具有极高的临床诊断价值.心音图(PCG)记录了大量人耳较难分辩的有用信息,对心音图的各部分进行分析有助于在临床上对心脏疾病的诊断.随着计算机技术和
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心音对心脏及心血管疾病具有极高的临床诊断价值.心音图(PCG)记录了大量人耳较难分辩的有用信息,对心音图的各部分进行分析有助于在临床上对心脏疾病的诊断.随着计算机技术和数字技术的发展,多种分析方法被用于心音信号分析,但由于心音信号是一种时变的、非平稳的、由多种成份组成的复杂信号,传统的分析方法难与达到令人满意的效果.因此,寻找更为有效的、更能反映心音信号本质特征的新的分析方法,是目前广大心音分析研究者的目标所在.该文介绍了一种全新的时频分析方法—经验模态分解方法(EMD)及Hilbert谱分析,统称Hilbert-Huang变换(HHT).并将该方法应用于心音分析中.根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量,是心音的重要组成部分.该文用HHT方法对30例心音数据(均植入过生物瓣膜,其中正常15例,异常15例)进行心音分析实验,发现利用HHT可以有效的分析心音信号.实验结果表明:(1)S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;(2)异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高;(3)M1的频率范围要宽些,而T1相对窄,能量比较集中;(4)S1中还含有低频、幅度低、持续时间较长的成分.该文还对所用的这种新的数字信号处理方法进行了探讨,通过实验分析总结了Hilbert-Huang变换的先进性和有效性和该方法存在的问题,在边界效应处理上找到一种简单的行之有效的方法.该文论述分以下几个部分,第一章简单介绍心音研究的目的和意义,国内外心音研究发展状况,简述了EMD方法及Hilbert-Huang变换及作者所做的工作;第二章对比介绍了HHT与传统的时频分析方法,EMD方法及Hilbert变换和Hilbert谱原理,举例阐述了HHT的有效性及作者采用的一种端点效应处理办法;第三章介绍了基于Hilbert-Huang变换的心音信号分析,对正常与异常心音信号进行对比研究.第四章是实验结果讨论及HHT有关问题探讨.该文所述方法均是在Microsoft Windows 98平台下用Matlab6.1编程实现.
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