一种新的HHT在心音包络提取中的应用

目的：心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音识别的基础。希尔伯特一黄变换（HHT）是一种提取心音包络的有效方法,它首先利用经验模态分解算法提取心音信号的固有模态函数,然后利用希尔伯特变换提取心音包络。常规的希尔波特一黄变换在分解过程中会引起端点效应和过冲等问题。方法：本文提出了一种基于改进型希尔伯特一黄变换的心音包络提取新方法。结果：该方法首先采用包络线性延拓法抑制端点飞翼问题,然后采用l一次贝塞尔分段插值算法替代原始经验模态分解算法中的三次样条插值算法减小分解过程中的误差。结论：仿真实验和实际采集的心音信号实验证明了该方法的有效性。     

心音信号的预处理与包络提取算法研究

本文介绍了一种心音信号预处理新方法,利用小波变换对心音信号进行多层分解,对分解后的每层进行双参数阈值去噪,最后对阈值处理得到的层进行重构,以达到滤波的目的。对重构后的心音信号,分别采用了小波变换、希尔伯特-黄变换(HHT)、数学形态学、归一化平均香农能量等算法进行包络提取,对提取后的包络作了初步分析,并对每种算法提出改进方案。用以上方法对随机选取的30例原始心音数据进行预处理,得到了满意的结果。利用改进后的方法进行了包络提取,所提取的包络与原信号有很高的吻合度,不论是低频部分还是高频部分的信息均能很好地反映,原信号的更多信息得到了保留。     

基于希尔伯特-黄变换的心音包络提取在LabVIEW上的实现

研究基于希尔伯特黄变换(HHT)的心音包络提取系统在LabVIEW上的完整实现。首先使用声卡采集心音信号,并在LabVIEW上实现了完整的基于HHT的心音采集、预处理和包络提取功能的系统程序,最后使用案例证明了该系统能够简便地实现心音信号采集、预处理和包络提取。该系统较好地保留和显示了心音包络特征,并且其程序和方法对振动、语音等的研究有重要的参考价值。     

基于小波变换的心音包络提取算法及应用

背景：心音信号包含了大量心脏瓣膜活动的生理信息,心音分析对诊断心脏疾病具有重要的临床意义。 目的：旨在通过心音的包络提取,分析心音信号的各种特征,进而判断心音中是否包含杂音,以改善传统听诊技术高度依赖医生经验、听诊范围受限的缺点。 方法：提出了一种采用小波变换来提取心音包络的方法,通过与采用希尔伯特-黄变换、数学形态学、平均香农能量等心音包络求解方法进行对比,证明这种方法具有算法简便、曲线光滑、特征点突出等优点。 结果与结论：将该方法用于临床真实心音的包络提取,利用支持向量机来训练所提取心音包络的面积和小波能量两个特征参数,判别心音信号是否明显包含杂音。选用35例心音数据对算法进行验证,结果表明该算法的准确率达到95%,具有很强的实用性。     

基于周期提取的心音分段方法

目的心音分段是心音分析的基础,传统方法是利用心音基本成分进行识别,而病变的心音信号中含有的杂音使识别受到干扰,易产生误分段。本文提出了基于周期提取的信号分段方法,可以避免对心音基本成分的识别。方法以虚拟仪器Lab VIEW为开发平台,首先利用小波变换对原始心音进行去噪预处理,然后利用快速Hilbert变换提取心音包络,再利用其自相关分析函数求出心动周期,进而从原始心音信号中提取整周期的信号,避免对心音基本成分的识别。结果对30例心音信号做实验验证,得到的心动周期长度能够直观显示,正确率达98%以上。结论作为一种无需识别心音基本成分的分段方法,此方法为后续的特征提取等研究打下了坚实基础。     

基于数学形态学的心音包络提取与识别方法研究

心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音独立识别的基础.本文把数学形态学应用于心音包络的提取和识别的研究.首先利用形态学滤波和全波整流对原始心音进行预处理;然后利用形态学闭运算提取心音包络;最后应用形态学开运算来消除噪声包络.在数学形态学提取的心音包络基础上,对50例心音样本进行了第一心音、第二心音识别,全部20例正常心音的第一心音和第二心音被正确识别,27例包含心杂音的异常心音的第一心音、第二心音也被正确识别.为进一步的心音分析及心音诊断奠定了基础.     

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。     

便携式心音采集与处理系统的设计

目的:在心脏辅助泵血装置的研制过程中,需要一款携带方便、抗干扰能力强的心音采集与处理系统实现对心音的准确采集,同时能够将采集到的信号进行分析。方法:本文以单片机和Visual C++6.0为基础设计了一款便携式心音采集与处理系统;该系统通过随身携带的部件采集心音信号并利用蓝牙技术无线传输到PC机,实现信号的保存和和处理。结果:该系统能实现心音信号的采集、保存、波形的实时显示、采样频率设置、心音包络提取等。结论:采用该系统采集了二尖瓣区的心音信号并提取了其包络,通过与专业设备采集的数据和处理结果对比,证明该心音采集和处理系统采集的信号准确性高、可靠性强,提取的包络效果良好。     

基于改进经验模态分解与能量包络的S1/S2提取

本文提出了一种改进型的经验模态分解算法用于心音图(PCG)信号去噪,结合PCG的规则平均Shannon能量包络算法,可有效提取PCG中的S1/S2成分。首先,通过小波变换和经验模态分解结合算法对PCG信号进行滤波预处理;然后,提取预处理后PCG信号的固有模函数(IMF)时域、频域特性及能量包络;最后,结合信号的Shannon能量包络和IMF相关特性准确定位出S1和S2。运用该方法对30例PCG信号进行测试,得到S1/S2成分的综合识别率达99.75%。实验结果表明,本文算法运用于S1/S2成分提取具有较好的效果,为进一步研究心音身份识别奠定基础。     

心音信号识别研究方法进展

有效提取心音信号中的第1、2心音（S1和S2）是心音信号研究的关键点.本文介绍了心音信号识别的研究现状,通过比较谱分析、小波变换、神经网络以及数学形态学方法等几种心音研究方法,讨论了心音信号识别的研究重点和发展方向,为进一步的心音研究奠定基础.