心音信号分析的新方法—联合时频分析

联合时频分析将分离的时域或频域分析方法统一成二维的时间—频率分析，也即在时频平面内研究信号的时变谱，该方法在非平稳信号的处理中发挥着愈来愈重要的作用。本文在介绍联合时频分析的基本理论后，综述了该方法在心音信号处理方面的应用及研究进展。     

心音信号的时频分析

对比研究了几种时频分析方法(WVD、CWD、CKD)及其在心音信号时频分析方面的特征和差异，并分别对正常和病态的一个心动周期的心音时频特征进行了研究，结果显示时频分析方法对心音这种非平稳信号，有较高的时频分辨率，这对于揭示心音产生的生理机制有着积极的作用，在理论研究和临床诊断中有一定的实用价植。     

广义时频分析及其在PCG信号分析中的应用

广义时频分析及其在ＰＣＧ信号分析中的应用王衍文王海滨程敬之西安交通大学生物医学工程与仪器系（７１００４９）引言随着现代社会物质生活水平的改善，心血管疾病的发病率和死亡率已越来越高。统计资料表明，在我国因心血管疾病死亡者占总死亡人数的４４％。美国１９７...     

心音信号的聚类分析

通过对ＡＲＴ２神经网络进行改进，构造了适合于对信号的时变谱进行分类的二维ＡＲＴ神经网络，而后根据心音信号的特点，我们选择了心音的小波变换谱作为网络的输入特征。调整网络的参数，使之能够将输入的心音信号特征聚类成为两类，实验结果表明我们所设计的分类系统能够从连续３２个正常人的心音信号中区分出两个正常分裂的心音。这个结果在基础生理研究和临床诊断上都有一定的应用价值。     

心音信号的分形研究

本文通过引入分形概念,首次为描述心音信号的复杂程度给出了一个定量的指标——分数维数。研究结果表明:心音信号确实存在着“无标度区”,具有典型的分形特性;心音信号的分维值能显著性地区分正常心音、二尖瓣病变心音(包括二尖瓣狭窄、二尖瓣关闭不全及二尖瓣狭窄加关闭不全)和主动脉瓣病变心音(主动脉瓣狭窄、主动脉瓣关闭不全及主动脉瓣狭窄加关闭不全)。     

胎儿心音信号的数字分析

本文研究了胎儿第一心音与第二心音的频谱,比较了它们的特点.从而提出了分离第一心音与第二心音信号的频率滤波方法的设想.还提出了应用Hilbert交换由心音和心电测定射血前期的方案.探讨了研制胎儿心音监护仪的可能方案.     

心音时域分析的新方法研究

为快速、准确地判断心音的正常与否,本文提出一种新的心音时域分析方法——心音特征波形法。通过数字听诊器将采集到的心音数据由USB接口传输到计算机,建立单自由度分析模型提取心音特征波形,计算出心音特征参数来判别正常与异常的心音。文中通过对正常/异常心音案例分析,验证了心音特征波形法的有效性。另外,为检验已提出的心音时域分析方法对正常与异常的心音判别准确率,选用已采集的40组正常与20组异常的心音数据进行实验及统计分析,准确率分别达到92.5%和95.0%。     

基于时频分解法抑制Wigoner分布交叉项的研究及其在心音分析中应用

通过时域分段、频域分解，将关心的时频区域分解成多个子区域，把每个子区域上独立求得的Ｗｉｇｎｅｒ分布函数拼接成总体Ｗｉｇｎｅｒ分布，从而抑制常规Ｗｉｇｎｅｒ分布的交叉项。仿真结果表明了这一方法的有效性。文中讨论了时频分解中几种现象，给出了相应措施。将这一方法应用于实际的心音分析，证明可提取反映生理过程的参数。     

心音信号分段规则的探讨

目的 如何有效提取心音信号的有效成分（第一心音S1、第二心音S2）是分析心音信号的关键。为提取心音信号的有效成分,必须明确心音信号的分段规则。方法 首先对目前心音研究领域中常用的两类心音分段方法进行分析和比较。根据现有文献资料,结合作者对实际采集的829例心音实例的研究,提取心音的各时域特征并进行统计分析,最后对心音信号分段规则进行了探讨。结果 心音信号的S1、S2及收缩期、舒张期等时域特征呈现一定规律性。结论 可按照上述时域特征对心音信号进行自动分段,并借助心音分段规则进行进一步识别和分析。     

基于功率谱密度相似性的最佳心音信号选择

心音采集过程中混入的干扰噪声影响着心音诊断,目前多通过手动方式选择干扰较少的信号段做后续分析。为从采集信号中筛选出干扰最少、稳定性最强的最佳心音信号,提出一种最佳心音信号的自动选择方法。对采集的25例正常和119例患先天性心脏病儿童的心音信号,基于离散小波变换与哈达玛积相结合定位心动周期。根据心动周期信号的周期稳定性及功率谱密度相似性计算质量因子,将质量因子最大的连续3个心动周期信号作为最佳心音信号。由心脏病专家通过音频回放对信号选择的成功率和有效性进行评估。结果表明,最佳心音信号自动选择的成功率为95.83%,选择成功信号均包含对应疾病的典型听诊特点。该方法选择性能良好且自动执行,为心音信号的全自动分析提供参考。     

心音信号检测的一种新方法

本文为实现第一心音（Ｓ１）和第二心音（Ｓ２）的定位的一种新方法，对心音图（ＰＣＧ）信号进行预处理后，再利用小波变换原理检测信号的奇异点，达到准确定位的目的。这一检测方法已在心功能仪上成功地应用于测试Ｑ－Ｓ１和Ｑ－Ｓ２间期。     

一种心音信号微机检测系统的设计

本文介绍了一种宽频带多通道心音和正交三导联高频心电信号微机采集系统的设计方法。本采样系统硬件采用高性能的心音传感器、A/D 转换卡、新型高性能芯片组成及合理布线的信号放大器和滤波器,在临床使用中效果良好。     

一个具有高信噪比的心音信号微机采集系统

本文介绍了一种具有防噪功能的微音器和一个具有极高共模抑制比的放大电路，能有效地减少各种噪声和干扰对心音信号的影响，同时介绍了一种用软件分频方式控制数据采集频率的方法，结果表明，本系统可采集到信噪比较高的心音图。     

连续小波变换和匹配追踪算法在心音信号分析上的应用和对比

心音对大多数心血管疾病具有极高的临床诊断价值,所以对心音信号进行分析有助于临床上对心脏疾病的诊断.心音信号是非平稳信号,需要选择合适的算法来进行时-频分析.传统的分析方法如傅立叶变换难以达到令人满意的效果.连续小波变换和匹配追踪算法是两种有效的时-频分析法,都可以有效地提取心音信号的特征并进行聚类.通过分析比较,可以看出两种算法比传统算法的优越性以及各自的优势和不足.     

心音信号识别的意义及其方法的研究

本概述了心音信号识别的意义，并对心音自动识别技术的发展进行了介绍，最后总结了今后工作可能的研究方向。     

心音的产生与传导机制

本文对于近年来在心音的发生与传播机理方面研究的进展进行了综述。     

基于数学形态学的心音信号识别方法

为实现对第一心音 (S1)和第二心音 (S2 )的自动识别提出了一种新方法。首先对原始心音信号进行预处理 ;然后利用数学形态学方法提取心音信号的包络 ;最后使用差分法并结合心音的医学知识对其进行识别。利用该方法对 80例心音信号进行了分析测试 ,结果显示对 S1与 S2识别的准确率达到了 86 % ,其中对于正常心音信号的识别准确率达到了 10 0 %。试验结果表明 ,文中提出的方法对 S1与 S2的识别准确率较高 ,为进一步的心音信号分析奠定了良好的基础。     

心音信号识别的意义及其方法的研究

本文概述了心音信号识别的意义,并对心音自动识别技术的发展进行了介绍,最后总结了今后工作可能的研究方向。     

心音信号的识别与分类

综述了心意地信号识别与分类的基本方法（统计分析方法、神经网络方法）及其研究进展，并对各种方法中存在的主要问题进行了探讨。     

一种多用途心电心音信号采集系统的设计

本文介绍了一种正交三导联心电和心音信号采集系统。笔记本电脑配以低噪声宽带放大电路、滤波电路和一块ＰＣＭＣＩＡ式Ａ／Ｄ采集卡，组成一套实用的便携式系统。由于采用新型高性能芯片及合理布线，整个系统具有较高的性能。经临床试用，效果良好