基于心音信號(hào)分析的心臟病輔助診斷方法研究.pdf

1、心血管疾病嚴(yán)重威脅著人類(lèi)的身體健康，它的死亡率已高居各類(lèi)疾病之首。心音信號(hào)是人體重要的生理信號(hào)之一，它包含了心臟各個(gè)部分功能狀態(tài)的大量生理病理信息。對(duì)于心音信號(hào)的采集和分析研究對(duì)提高心血管疾病的診斷能力和確診率是有非常重要意義的。心音信號(hào)是一種時(shí)變，非平穩(wěn)，微弱的復(fù)雜信號(hào)，所以對(duì)于心音信號(hào)的特征提取和分類(lèi)識(shí)別是現(xiàn)在研究的難題。
　　 本文從心音信號(hào)的采集、去噪、特征提取、分類(lèi)識(shí)別來(lái)對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行分析研究，主要內(nèi)容包括：⑴自制了一

2、種簡(jiǎn)單、有效的心音信號(hào)采集裝置，并結(jié)合LabVIEW8.6虛擬儀器開(kāi)發(fā)平臺(tái)采集程序?qū)π囊粜盘?hào)進(jìn)行采集。在采集過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的實(shí)時(shí)波形播放，提高采集效率。⑵在心音信號(hào)的采集過(guò)程中，易受到其他干擾噪聲的干擾，為了去除這些采集過(guò)程中的干擾噪聲的影響，本文采用了小波變換的方法，并用LabVIEW8.6設(shè)計(jì)了心音信號(hào)除噪的程序。通過(guò)除噪前后的心音信號(hào)輸出波形可以看到，這種方法具有良好的去噪效果。⑶將時(shí)間序列分析方法引入到心音信號(hào)的分析研

3、究中。對(duì)心音信號(hào)建立時(shí)間序列自回歸(AR)模型，利用AR功率譜和雙譜估計(jì)的方法，結(jié)合LabVIEW8.6構(gòu)建了心音信號(hào)的功率譜曲線圖和3D譜圖。通過(guò)正常與異常心音信號(hào)的功率譜曲線圖和3D譜圖的對(duì)比分析，在兩種圖形上明顯看到了二者之間的區(qū)別。之后利用功率譜和雙譜來(lái)分析心音信號(hào)的能量與相位信息，對(duì)所研究的心音信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。
　　 本文通過(guò)這幾方面的研究，可以看到正常和異常的心音信號(hào)存在著顯著的不同。在功率譜曲線的分析中可以看到，