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心音的分析

自上世纪70年代以来,由于计算机和现代数字信号处理技术的发展,生物医学工作者对心音进行了大量的分析研究熏相继运用了谱分析、时频分析、小波变换和最优匹配  (本文共3页) 阅读全文>>

云南大学
云南大学

先天性心脏病心音信号分析方法研究

心音信号是一种人耳能够听到的生物医学信号,它含有大量的心脏活动信息,能够如实地反映心脏活动状态。国内外研究已经证实,通过对心脏的听诊能够对心脏类疾病进行辨识,尤其是先天性心脏病。随着电子技术的发展,研究人员希望通过信号处理的方法,对实测心音信号进行分析,提取有效的病理特征进行识别,在医生初诊时提供一些辅助信息。但由于心音是一种非平稳的随机信号,上述研究是一个很有挑战性的课题。本文针对心音信号特点,从心音的产生机理及固有特性入手,结合先天性心脏病患者杂音的病理特征,分析对比了心音处理各阶段的不同算法,给出了一套完整的心音和杂音分析流程。该流程包括:首先对心音进行预处理,包括融合、去噪、分割定位三个步骤,通过心音预处理将心音分为可分割定位和不可分割定位两大类:对于可分割定位的心音,通过单通道部分重叠稀疏模型将其分离为心音占优路和杂音占优路,并提取了六类特征进行分类识别;对于不可分割定位的心音,直接给出无需分割定位的心音特征提取及聚类...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

心音信号分析方法的研究及其分析系统的开发

与心脏疾病有关的各种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。正常人的心音随着心脏搏动呈现周期性变化,但是,不同人、不同心脏病变所产生的心音是不同的,从这个意义上来说,心音是非平稳信号。为了全面了解心音的特征,本文首先研究了几种心音信号的分析方法及从不同的角度提取心音特征值。首先,对心音进行了功率谱分析。采用经典的Welch方法,根据采样频率,选择合适的窗函数和窗长度,计算一个心音的功率谱。正常人心音的Welch功率谱分布证实,正常心音信号的频率成份主要分布于300Hz以下,80~120Hz出现最大峰值,在200~250Hz之间出现第二个峰值。其次,利用短时傅立叶变换和小波变换两种分析方法对心音进行了时-频分析,对比了这两种分析方法各自的特点。并把它们应用于心音信号的分析中,分析结果表明它们各有其优缺点。最后,讨论了利用归一化平均香农能量分布,分析心音信号的时域分布特性。利用上述分析方法对典型的...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

基于混沌非线性理论的心音信号分析研究

虽然生活水平越来越高,但是心血管病患病率依然居高不下。心音作为心脏最重要的生理信号之一,它能够反映出心脏和心血管的健康状态。对心音信号进行分析,提取出有用的特征,可以为心脏疾病的诊断提供辅助依据。在对心音信号进行分析的过程中出现了噪声处理困难、难以准确提取其特征参数等问题。为了解决上述困难,本文使用LITTMANN听诊器采集了正常和异常的心音数据,并使用小波去噪的方法对采集的到的信号进行预处理,之后从以下几个角度进行了研究:1)对心音信号进行混沌特性分析。由于心音信号是非线性的,本文依据混沌非线性理论,从原始心音信号中提取出延迟时间和嵌入维数,并构造信号的相空间。为了进一步分析信号非线性特征,提取信号的最大李雅普诺夫指数和关联维数。从提取出的最大李雅普诺夫指数可判定正常和异常心音信号都具有非线性动力学特征;从对关联维数的结果的分析中可以推断出,相对于正常心音而言,异常心音具有更高的复杂性。2)结合关联维数和替代数据方法,产生新的...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

基于奇异谱去噪的心音信号混沌动力学分析

心音是人体重要的生理信号之一,它包含了心脏大量的生理和病理信息。而心脏是一个复杂的非线性动力系统,决定了由其产生的心音信号也具有一定的非线性特性和复杂性。常规的心音信号处理方法,如时频分析、功率谱分析等都是建立在线性模型基础之上的分析方法,只能反映信号的时域信息或频域特性,却并不能全面反映本质为非线性的生理系统的动力学特性。新发展起来的混沌理论以及信号处理方法为研究心音信号提供了新的途经。然而,在对心音信号进行混沌分析之前,必须对其进行去噪处理。传统心音去噪方法在对心音进行去噪时常因去噪过度或者不完全,容易造成大量非线性特征信息的丢失,从而破坏了心音本身的动力学特性,这给后续心音的混沌动力学分析带来了不利影响。针对传统心音去噪算法存在的不足,本文提出采用一种基于奇异谱分析的小波去噪方法来对心音信号进行去噪处理。首先,针对实际心音信号的噪声特点,根据奇异谱的主成分分析特性,提出了一种多级奇异值分解算法(MS-SVD)来提取强噪声条...  (本文共94页) 本文目录 | 阅读全文>>

五邑大学
五邑大学

心音采集与分析方法研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,心音检测是了解心脏状态的一项重要手段,具有心电检测不可取代的临床价值。心音图(PCG)记录了大量人耳较难分辨的有用信息,对心脏及心血管疾病具有极高的临床诊断价值。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,传统的分析方法难以达到令人满意的效果。因此,寻求更为有效的、更能反映心音信号本质特征的分析方法以及分类算法,是目前心音研究者的目标所在。心音信号是非平稳信号,为了全面了解心音信号的特征,需要从时域、频域、时一频域三个角度对其进行分析,提取特征参数。由于各种干扰的存在,采集到的心音信号质量较差,因此在进行分析之前要对心音信号进行预处理,消除其包含的各种噪声。经过预处理后,心音信号质量显著提升,可用于进一步分析。在本文中,主要研究内容如下:1.设计了一种简单、成本低廉的心音采集装置,结合软件可以实现心音的采集与回放功能。2.为了消除心音信号中的噪声,提出了小波双变量阈值去噪的方...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>