基于MATLAB的心音信号的采集和分析本科毕业论文.doc

本科毕业论文本科毕业论文本科毕业论文本科毕业论文 题 目 基于 MATLAB 的心音信号的采集和分析 专 业 作者姓名 学 号 单 位 指导教师 2020 1515 年年 5 5 月月 教教 务务 处处 编编 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 原创性声明 本人郑重声明 所提交的学位论文是本人在导师指导下 独立进行研究取得的成果 除文中已经引用的内容外 论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为 获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料 对本文的研究作出重要贡献的个人和集体 均在文中以明确 的方式表明 本人承担本声明的相应责任 学位论文作者签名 日期 指 导 教 师 签 名 日期 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 0 目录目录 前言前言 1 1 1 1 概述概述 1 1 1 1 MATLAB 的应用背景简介 1 1 2 心音信号的基础理论 2 1 3 MATLAB 环境采集和分析心音信号的可行性 3 2 2 心音信号的采集与预处理心音信号的采集与预处理 5 5 2 1 心音信号的采集 5 2 2 心音信号样本采集图 6 2 3 心音信号的预处理 8 2 3 1 时域加窗频域滤波 8 2 3 2 小波软阈值滤波 8 3 3 心音信号的分析心音信号的分析 9 9 3 1 心音信号的时域分析 9 3 1 1 希尔伯特变化提取包络 9 3 1 2 小波分析求时域分布 11 3 2 心音信号的频域分析 12 3 2 1 频域分析 12 3 2 2 小波分解 12 结论结论 1313 参考文献参考文献 1515 附附 录录 1616 代码 1 FFT变换 16 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 1 代码 2 SFFT变换 16 代码 3 小波分解及软阈值滤波 16 致谢致谢 1818 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 2 摘要摘要 随着现代物质生活水平的提高 心血管疾病的死亡率居于各类疾病死亡率之 首 严重威胁着人们的身体健康 心音信号的采集和处理是心血管疾病无创诊断 的基础和前提 本文提出了采用基于 MATLAB 软件的心音信号的小波去噪的解决 方法 首先对 MATLAB 软件的特点和心音信号的基础理论进行了简要的介绍 从 理论和 MATLAB 仿真两方面进行了分析 然后介绍了在对心音信号进行 A D 转 换之前对信号进行预处理的必要性 并提出一种基于希尔伯特变换的心音包络提 取方法 最后通过对心音信号在时域和频域上的分析 利用小波去噪的方法滤除 了信号的噪声 最终达到了预期的效果 对某些心血管疾病的发生和防治具有十 分重要的意义 关键词关键词 MATLAB 心音信号 滤波 时域 频域 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 3 Abstract With the improvement of modern material life level The mortality in all kinds of disease mortality of cardiovascular disease Cardiovascular disease serious threat to people s health Heart sound signal acquisition and processing is the precondition and foundation of noninvasive diagnosis of cardiovascular disease An analysis method is proposed for the wavelet denoise of heart sound signals based on MATLAB software in this paper In this paper we give a brief introduction of the characteristics of the MATLAB software and the basic theory of heart sound signal This thesis analyzes two aspects both the theory and MATLAB simulation And then introduced the necessity of signal preprocessing before the heart sound signal A D conversion This study put forward a heart sound envelope detection method based on the Hilbert transform The results we obtained is that the noise of the signal is filtered using the method of wavelet denoising through to the heart sound signal in time and frequency domain analysis The result achieved anticipates result It has important significance in occurrence and prevention in patients with cardiovascular disease Key words MATLAB Heart sound signals The filter The time domain Frequency domain 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 0 基于基于MATLABMATLAB的心音信号的采集和分析的心音信号的采集和分析 前言前言 听诊器自 1816 年诞生以来 便在心脏病学的历史中起到了非常重要的作用 迄今为止 听诊器仍然是心脏检查的基本工具 然而 传统的听诊器不仅对医生 的要求很高而且有一个很严重的缺点是不能储备心音听诊的大量病例资料 心音 信号是一种重要的生理信号 含有关于心脏各个部分如心房 心室 心血管 大 血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息 是心脏及大血管机械运动状况的反映 也是评估心脏功能状态的一种基本方法 具有非线性 非平稳的特点 对诊断心 血管疾病具有重要的临床应用价值 而且无论图像技术发展到如何水平 听诊始 终是心脏疾病检测的重要一环 到目前为止 在国内 心音信号采集和分析系统 仍相当不成熟 基本上是停留在理论研究的水平 少有实用意义上的心音信号分 析诊断方面的电子医疗产品 心音来自于人体的内部 由于呼吸情况 病人移动 心尖搏动以及其他环境 因素极易引起噪声 舒张期或收缩期存在杂音 而且心音信号本身比较微弱 导 致心音信号不容易被模仿或复制 从而心音信号有很强的独特性 若个体不同则 心音信号的表现形式则不同 同时 微弱的心音信号通过电子线路放大 滤波等 预处理后可以清晰而重复的描述心音的适时相应长度 可以产生平直的频率响应 将采集到的心音信号预处理后转换为电信号并进行显示 分析和存储能够反映心 脏和心血管等的生理和病理信息 对有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要 的诊断价值 是评估一个人心脏功能情况的重要依据 1 1 1 概述概述 1 1 1 1 MATLABMATLAB 的应用背景简介的应用背景简介 MATLAB 是美国 MathWorks 公司于 1984 年开发的 它是一个为科学研究和工 程计算而专门设计的高级交互式运行环境 目前已经成为国际上最流行 应用最 广泛的一种应用于科学与工程运算的高效软件 MATLAB 是 matrix and 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 1 laboratory 两个词的组合 意为矩阵工厂 矩阵实验室 在很大程度上摆脱了 传统非交互式程序设计语言 如 C Fortran 的编辑模式 代表了当今国际科 学计算软件的先进水平 MATLAB 集矩阵运算 数值分析 图形图像显示和仿真 于一体 被广泛应用于电子信息处理 自动控制 数学运算 计算机技术 图形 图像处理 语音图像处理 语音处理和汽车工业等领域 含有丰富的函数库和数 据库 既能实现一般的数学运算和分析 又能实现系统仿真 信号处理图像处理 等功能 2 MATLAB 软件具有如下特点 1 具有超强的数值计算功能 在 MATLAB 环境中 一个复杂的问题只用几 条简单的指令就可以解决 具有超过 50 种的数学 统计 科学及工程方面的函 数可供使用 用户便不必在电脑编程上浪费太多时间 2 具有强大的数据可视化功能 MATLAB 的图形功能可以使用户可以进行 视觉数据处理和分析 来制作高质量的图形 3 构架的可延拓特性强 开放性使 MATLAB 广受用户欢迎 除内部函数外 所有 MATLAB 主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件 用户通过对源程序 的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包 4 内嵌的 simulink 是 MATLAB 重要的组件 简单易用 不需编写大量的 程序代码 便可实现对复杂系统的交互式动态建模 仿真及综合分析 5 具有丰富的工具箱 由于 MATLAB 的开放性 很多领域的专家都为 MATLAB 编写了各种程序工具箱 这使得使用 MATLAB 的用户不必花大量的时间编 写程序 而是直接调用这些程序 为用户节省了大量的时间和精力 达到事半功 倍的效果 1 1 2 2 心音信号的基础理论心音信号的基础理论 心音信号是指在心动周期中 心肌收缩 心脏瓣膜启闭 心室壁 大动脉瓣 等被血流冲撞 引起机械振动发出的声音 产生的声音信号通过周围组织传导到 胸壁 用耳朵或听诊器可以在胸壁听到 同样也可以用电子仪器记录下来 心音 图 可分为第一心音 S1 第二心音 S2 正常情况下均可听到 第三心 音 S3 通常仅在儿童及青少年可听到 第四心音 S4 正常情况很少听到 从心脏产生的心音经过组织的介导传到胸壁表面 其中以骨传导最好 第一心音 和第二心音之间的间隔很小 若被采集者有心杂音 则根本无法区分是杂音还是 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 2 正常的心音 心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反映 其中包含着心脏各个部分本 身及相互之间作用的生理和病理信息 心音信号的识别与分类对心血管系统疾病 的诊断具有重要的意义 其准确性 可靠性的好坏决定着诊断与治疗心脏病患者 的效果 早期的心音识别与分类是医生根据听诊结果来完成的 显然这一过程具 有一定的主观性且可靠性不高 随着信号处理与分析技术的不断发展 对心音的 研究也逐步由定性分析进入了定量分析的阶段 心音图将心脏听诊形象化 提高 了心血管疾病的诊断水平 对于了解心血管功能 选择治疗 判断病理生理以及 研究某些疾病的机理都提供了很有价值的资料 3 随着自然与社会环境的不断变化 与人们生活习惯有关的心脏疾病逐年增多 自 1985 年来 心脏疾病成为世界第二大高死亡疾病 4 因心音来自于人体内部 不容易被复制或模仿 同时还具有独特性 个体的不同 心音信号的表现形式也 不相同 对其进行检测分析 可以达到对身份进行识别和验证的目的 此外 通 过听取心音 也可以获得用以判断心脏疾病的相关信息 心音信号属于强噪声背 景下的人体微弱生物信号 由于心音信号是由复杂的生命体发出的不稳定的自 然信号 容易受到人体诸多因素的影响 因此心音的传导比一般声音在单一介质 如空气 中传导要复杂一些 心音有以下几个特性 心音的响度 即心音的强 弱 同样是由心音的振幅大小所决定 振幅大心音响 强 振幅小则心音轻 弱 心音的频率反应为音调的高低 心音的频谱约为 1 1000 Hz 之间 一般将 120Hz 以上划为高频 120 80 Hz 之间为中频 30 80 Hz 之间为低频 5 1 1 3 3 MATLABMATLAB 环境采集和分析心音信号的可行性环境采集和分析心音信号的可行性 上文已经提到 心音信号的分析对于心血管疾病的临床诊断具有重要的理论 意义和实际意义 然而 各种原因阻碍了心音信号的采集和分析的利用和发展 具体如下 第一 心音的产生机制在目前为止仍然处在争论之中 临床上很少单凭听 诊做出诊断 第二 目前只是定性的分析心音 缺少定量的心音分析技术 第三 诊断结果容易受到医生的祝愿判断影响 有些医生常常不能清楚的分 辨出大量的低频音部分 而这些低频音中往往含有大量有诊断意义的成分 大部 分情况下只能是有经验的心脏病专家 才能够通过听诊对心脏的状态做出正确的 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 3 评价和诊断 第四 最后也是最重要的一点 传统声学听诊只能临床听诊 不能够把心音 的病理信息详细记录下来 为后面的心音诊断和分析提供有效的参考 各方面的资料显示 在心音信号的采集和分析的研究中 国外有比较成熟的 理论研究和实际的产品 然而在国内 这方面的研究还不成熟 采集和分析心音 信号的仪器还有很多的不足之处 心音信号是十分微弱低频生理信号 信号弱 噪声强 频率窄 随机性强 容易受到人体诸多因素的影响 心音检测过程中容易产生各种背景噪声 如何获 取准确的心音信号是实现心脏病无创诊断的关键技术之一 由于心音的频率一般 在 5 600HZ 左右 在 MATLAB 环境进行信号处理可以方便的调用 MATLAB 提供的 函数 运用简单的语句就可以实现极为复杂的运算 加快了信号处理的进程 MATLAB 还提供 GUI 的功能 便于用户设计友好的交付界面 7 由此可知 利用 MATLAB 分析心音信号具有一定的优越性 基于此 本文从理论和 MATLAB 仿真两方面进行了分析 验证了该方法理论 上的可行性 并用 MATLAB 软件 LMI 工具箱仿真证明了结果的有效性和可行性 然 后介绍了在对心音信号进行 A D 转换之前对信号进行预处理的必要性 信号的 预处理主要包括进行滤波 去除噪声等方面 本文提出一种基于希尔伯特变换的 心音包络提取方法 并在提取出的心音包络信号中识别第一心音 S1 与第二心 音 S2 并提取了包络的时域特征参数 然后用小波分析的方法对信号进行时 域分析 利用 MATLAB 提供的 FFT 函数 对信号进行频域分析 并得到信号频谱 图 最后对整个过程进行了总结 本文基于 MATLAB 对心音信号进行采集和分析 是在普通 PC 机上进行 该过程的系统框图如 图 1 所示 图 1 基于 MATLAB 的心音分析仪的系统框图 无线 心音 检测 装置 心音 采集 心音 去噪 心音 分析 心音 输出 人性化操作界面心音信号 发生器 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 4 2 2 心音信号的采集与预处理心音信号的采集与预处理 2 12 1 心音信号的采集心音信号的采集 心音信号通过心音传感器采集 经过前置差分放大 再经过高通滤波 陷波 低通滤波等 初步滤掉信号中混杂的工频和其它一些干扰噪音 比如呼吸 传感 器摩擦等产生的噪音等 接着把心音信号放大到合适的幅度 借助 PC 录制心 音音频文件 其采集与分析系统原理图为 图 2 心音信号采集与分析系统原理图 为了增加传感器的便捷性 同时可以降低成本 本文利用 PC 在操作系统 下 借用第三方软件 直接录制心音音频 然后将采集到的结果先保存在电脑上 再进行处理 虽然在大部分的多媒体应用程序中并不需要使用底层音频函数 但 在利用 MATLAB 对音频数据进行分析时 就必须使用底层音频函数 底层音频函 数主要指 WAV 音频函数 由于 WAV 采用 RIFF 文件格式 因此使用底层音频函数 时 经常需要利用多媒体文件输入 输出函数来打开以及读和写 WAV 文件数据 所以在进行心音处理前 还要把录制的 MP3 格式的心音转换为 WAV 格式 在使用心音传感器采集人体心音时还必须遵守下列心音采集规范 1 心音传感器必须使用弹性固定带或粘接胶带平稳置于测量部位 防止因 人体呼吸时胸腔起伏 或者手持传感器与人体皮肤发生相对位移 摩擦 挤压 2 正确选择心音采集部位 如重点检测第一心音 传感器置于人体前胸第 五肋间心尖搏动最强点 正常在心尖部 即左锁骨中线内侧第五肋间处 心脏 增大时 心尖向左或左下移位 3 测试心音时应在安静的环境中进行 被测者不能说话 不能晃动身体 尽量避开噪声及振动源 LCD 心音传感器放大与滤波电路 A D 采集MATLAB 数 据 存 储 电源 PC 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 5 4 使用传感器时 轻拿轻放 严禁剧烈碰撞 甩打传感器 禁止用手按压 传感器的敏感面 心音信号通过心音传感器拾取 心音传感器的原理在前面已有说明 在此不 再赘述 然后直接送到模拟信号处理电路 采取一系列措施滤除干扰 并将心 音信号放大到合适的幅度 送给 A D 转换器处理 A D 转换得到的数据送到单 片机 然后由串行通信接口发送到上位机 电源电路大部分采用乐阳市明威电源 厂的开关电源 而心音传感器的电源和单片机的电源则用 TTL 电路转换成相应 所需的电压值 其中模拟信号处理电路为 5V 供电 A D 转换电路 串行通信 接口由 5V 供电 单片机电路为 3 3V 供电 而心音换能器则由单独的 6V 供电 图 3 心音信号采集系统功能框图 2 22 2 心音信号样本采集图心音信号样本采集图 利用 MATLAB 对音频信号进行采样 采样结果如图 4 与图 5 原 始 信 号 模拟 信号 处理 自适应 放大 音频 A D 真有效 值电路 C8051F020 制控制器 片内 A D 串口 通信 接口 PC 机 液晶显示电路键盘 音频 A D 音频模 拟开关 回 放 电 路 耳 机 输 出 电源电 路 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 6 图 4 样本 1 波形图 图 5 样本 1 频率特性图 由以上两幅图可以看出 由于信号采集过程中 程序复杂 所以心音中的噪 声很大 心杂音很多 对心音影响很大 心音信号中的噪声主要包括有 2 类 一 类是由呼吸 病人的移动 心尖搏动及其他环境因素引起的噪声 这类噪声是通 常意义上的噪声 另一类噪声是指舒张期或收缩期存在的杂音 这些杂音不利于 对包络的提取 也被作为一种 噪声 7 呼吸 病人的移动等主观因素都可能 引起噪声 因此在测量前应该使病人充分放松 采取舒适体位 同时 测量环境 和测量设备更容易引起噪声 由于心音测量中采用的心音传感器灵敏度较高 当 环境中有噪音时 传感器会同时接收噪声信号 并将其送入放大器而进入测量系 统 使心音信号中混进干扰信号 另一方面 由于心音信号很弱 传感器与测量 对象直接接触产生的摩擦噪音也会随测量信号一起进入测量系统 此外 仪器本 身的缺陷还会导致产生诸如电子器件的离散噪声 电阻的热噪声等噪声 工频干 扰是生理信号测量中普遍存在的一种噪声 它主要是由电源和测量环境周围存在 的电磁辐射产生的 仪器本身可能受到工频干扰的影响 在处理测量信号时将工 频干扰一并放大 此外 测量信号还将受到工频信号的调制 使信号带有毛刺 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 7 另外 在对采集到的心音进行音频格式转换时 也有可能引入噪声 8 因此 有必要对心音信号进行预处理 去除各类噪声 保留心音的基本成分 第一心音 S1 和第二心音 S2 以利于心音包络的提取 2 32 3 心音信号的预处理心音信号的预处理 2 3 1 时域加窗频域滤波 在采集心音的过程中干扰噪声总是会不可避免地被引入 而其主要来源于环 境噪声 工频噪声 对象皮肤与采集设备的摩擦音 仪器本身的声音等 10 心 电信号是一种微弱的生物电信号 由于干扰信号的存在 会降低心音分析的精度 和准确度 在将音频信号进行 A D 转换之前 需要对信号进行预处理 如何滤除 干扰是需要重点考虑的问题 所以需要对心音进行滤波 常用的滤波手段是信号 的时域频域变换分析 一般采用的方法是时域加窗频域滤波 12 经过多次实验 本文最后选择巴特沃思带阻滤波器消除心音信号中的工频干 扰 构建的带阻滤波器如图 6 所示 图 6 心音样本 1 滤除工频后的波形 2 3 2 小波软阈值滤波 小波软阈值去除噪声就是在小波分解后 对小波系数设置阈值 在众多小波 系数中 把绝对值较小的系数设置成零 而让绝对值较大的系数保留或收缩 然 后对阈值处理后的系数进行小波逆变换 直接进行信号重构 即可达到去噪的目 的 18 该方法是基于这样一个思想 信号对应的小波系数包含有信号的重要信 息 其幅值较大 但数目较少 而噪声对应的小波系数是一致分布的 个数较多 但幅值小 因此 采用 db3 小波将信号进行 8 层分解 由于信号的采样频率为 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 8 11025hz 将 1 2 3 层信号舍弃 将 4 到 8 层的信号的高频成分进行软阈值滤 波后进行重构 各层频率范围为 表 1 db3 小波 8 层分解后各层分量对应的频段范围 单位 HZ 分解层数近似分量细节分量 第 1 层 0 27562756 5512 第 2 层 0 13781378 2756 第 3 层 0 689689 1378 第 4 层 0 348348 689 第 5 层 0 172172 348 第 6 层 0 8686 172 第 7 层 0 4343 86 第 8 层 0 21 521 5 43 至此 对心音信号的预处理已完成 在 A D 转换器的输入端得到了幅度适 当 波形清晰稳定的心音信号 下图为 A D 转换器输入端的心音波形 图 7 A D 转换器输入端的心音波形 3 3 心音信号的分析心音信号的分析 3 13 1 心音信号的时域分析心音信号的时域分析 3 1 1 希尔伯特变化提取包络 心音的包络反映了心脏工作过程中各种振动的幅度以及幅度的持续时间 心 音包络在对于心血管疾病的治疗具有重要的参考价值 提取心音包络是心音的重 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 9 要研究内容之一 目前 提取心音包络的主要方法有香农包络 希尔伯特包络 同态滤波包络 在这里我们采用希尔伯特包络法对信号求取包络 希尔伯特变换可以把一个实信号表示成其频谱仅在正频域有值的复信号 解 析信号 对研究实信号的瞬时包络有重要意义 13 希尔伯特变换实质上是一个 线性时不变系统的输出 它只改变信号的相位 不改变其能量和功率 对实信 号 s t 其希尔伯特变换记为 s t 定义为 14 可以 d t ts ts x x 1 看出 希尔伯特变换本质上是一个理想的 90 移相器 由实信号 s t 作实部 其 希尔伯特变换 s t 作虚部 构成的复信号 z t 即为 s t 的解析信号 即 z t s t j s t 对 z t 求模就可得到实信号 s t 的包络 对经过预处理的心音信号利用希尔伯特变换提取包络 得到的图形如图 9 所 示 从图中可以看出 得到的心音包络存在一个问题 在 S1 S2 包络的内部 有 许多过于小的极值点 它们的存在是不利于对心音信号进行进一步的分析的 出 现这些极值点的原因是 S1 S2 是由几部分组成的 各部分之间存在很小的时间间 隔 在计算 S1 S2 的时限时 不用考虑其内部情况 因此可以将这些极小值点滤 除或者增大其幅值 使其不会影响 S1 S2 时限的计算 本文利用三次样条插值 连接这些极大值点得到 s t 的上包络线 h t h t 就是最终得到的心音包络 图 8 最后提取的包络 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 10 得到心音包络后 可以求出时域特征参数 S1 S2 的时限 s1h s2h 和 S1 S2 的峰值 s1H s2H 以及心动周期 hrt 表 2 心音样本的特征值 ms S1hS2hhrtS1hS2h 样本 1113 471 9960 90 8890 890 样本 2124 783 1930 20 6750 643 样本 3105 978 91003 90 7010 634 3 1 2 小波分析求时域分布 傅里叶变换在对信号进行频域分析中有广泛的应用 但它有一定的限制条件 必须是线性系统或平稳性数据 否则 得到的结果将失去物理意义 这是因为傅 里叶变换使用的是固定的基函数 15 为了分析非平稳的时变的信号 人们在此 基础上对基函数的形状 宽度进行了改变 发展得到了新的分析方法 小波分析 因此 可以说小波分析法基于傅里叶变换 但在应用上却不仅限于平稳信号 小波变换是用数学变换分析信号的一种方法 16 在分析低频长时信号时 时间分辨率很低 频域分辨率很高 小波变换的局部化特性是比较好的 这种局 部特性反映在频率域和空间域两方面 本文使用了小波变换对心音信号分解重构 获得相应带的重构信号 这些信号反映了不同频带的心音信号成分特征 同时对 信号进行一系列尺度的连续小波变换 可得到信号在每个尺度下能量随时间的分 布图 根据尺度和频率的对应关系 可得到信号在任意时刻能量随频率的变换情 况 图 9 是利用连续小波对心音信号样本进行分析得到的时频表示图和三维图谱 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 11 图 9 样本 1 时频域分布图 从心音样本 1 的时域分布图可以看出 通过不同心音信号的时频域分布图 比较得出 不同的心音信号时频域分布有一定区别 正常的心音信号主要能量集 中在第一心音上 且只有 1 个尖峰 而第二心音的能量约占第一心音能力的 40 70 而异常心音不管是在能量比上 还是第一心音的区别上 都有明显不 同 尤其是第一心音尖峰的多少 尖峰与频率的关系 都和病理有联系 而第二 心音明显的给出特征则在房室瓣病变上 在这种病理心音上 第二心音提供的病 理信息比较明显 这和病理心音的产生机理有关 3 23 2 心音信号的频域分析心音信号的频域分析 3 2 1 频域分析 对心音信号进行分析需要得出第一心音与第二心音之间的间隔和心跳的频率 为此就需要把信号从时域转换到频域中进行观察 所以需要对信号进行傅里叶变 换 利用 MATLAB 提供的 FFT 函数 对信号进行频域分析 得到信号频谱图如下 图 10 所示 可以看出信号的频率主要集中在 0 到 100hz 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 12 图 10 心音信号频谱特性 3 2 2 小波分解 小波分解在心音的身份识别 心音的诊断检测 心音的特征提取面应用尤其 突出 不同心脏疾病的心音信号在各分解频带上具有不同的能量分布 可将小 波包系数的能量作为心音信号的特征向量 将希尔伯特变换和小波分析结合起来 可提高提取信号包络信息的精度 17 对心音分裂信号进行分解 然后再特定曾 进行重构 可以检测出分裂不明显的心音分裂信号 用离散小波变换对心音信号 进行分解然后从样本中提取特征值再将选取的特征值输入到前馈型网络进行训练 和识别 可以对心音进行诊断 本设计采用常用于心音信号分析的 db3 小波进行 信号的分解 分解层数为 8 层 下图所示为其中三层的信息 图 11 心音信号小波分解的其中三层细节信息 结论结论 本文结合 MATLAB 编程实现了信号的去噪处理 达到了预期的效果 其性能 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 13 完全能满足一般性的实验研究 并为低成本构建数据采集系统提供了一种新思路 本文是利用的 MATLAB Script 节点进行小波去噪 流程为 MATLAB Script 节点 位于函数 数学 脚本与公式 脚本节点 MATLAB 脚本 使用 MATLAB 只需 根据采集信号的特点选择合适的函数和命令 就可以实现信号的去噪处理 19 图 12 为利用本文研究的系统经过小波软阈值滤波以后采集到的样本 1 的心音信 号 从图可见 在没有去除噪声前第一心音 S1 和第二心音 S2 之间的噪声 干扰比较严重 分辨不出来 经小波滤除噪声后 可以看出信号的基线变窄了 信号更为清晰 噪声基本滤除 同时较好的保留了原始的心音信号 信号各部分 的特征比较明显 得到的如下图所示 图 12 小波软阈值去噪过后的心音信号 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文 14 参考文献参考文献 1 黄政钦 心音心电采集系统设计与信号处理 D 云南大学 2014 05 2 林旭梅 葛广英 MATLAB实用教程 中国石油大学出版社 3 丁剑冰 成谢锋 基于时域边界估计的心音信号分段算法 4 王海滨 江钟伟 董秀成 等 基于听诊器的心音采集解析系统 J 生物医学工 程学杂志 2009 26 2 282 287 5 潭江平 心音信号采集和分析系统的研制 6 何海浪 基于MATLAB的心音信号处理 7 许晓飞 林勇 严彬彬 基于希尔伯特变换 黄变换的心音包络提取 8 周静 心音信号分析方法的研究及其分析系统的开发 9 陈国强 心音信号的提取和处理研究 10 元秀华 谢定 吴承德 心音信号测量中的噪音干扰分析与滤除方法 J 中国现 代医学杂志 1999 9 6 65 67 11 周红标 蒋鼎国 柯永斌 范曹龚 基于STC单片机和LabVIEW的心音信号检测系统 12 李天生 心音采集与分析方法研究 13 薛年喜 MATLAB在数字信号处理中的应用 M 北京清华大学出版社 2008 01 14 尹明 王燕 刘欣 心音的降噪预处理和基于HHT的特征分析研究 15 陈爱东 董德智 快速傅里叶变换在数字信号分析与处理中的应用 16 WANG Yongde WANG Jun The Basis of Random Signal Analysis M Beijing Publishing House of Electronics Industry 2003 1 17 陶冶薇 张会香 基于LabVIEW的心音多功能分析仪 J 南京邮电大学学报 2012 32 4 75 79 18 张维强 宋国乡 基于一种新的阈值函数的小波阈值信号去噪 J 西安电子科技大 学学报 2004 31 2 296 299 19 郝