基于相空間去噪的心音信號遞歸定量分析及識別.pdf

1、心血管疾病嚴重威脅著人類的健康。心音是心臟運動所產(chǎn)生的振動信號,蘊含著與心血管疾病有關的心房、心室、血管和瓣膜等部位的各種信息,所以心音分析是無創(chuàng)檢測心臟病的重要手段。心臟跳動是非線性的,因而決定了心音的復雜性和非線性。目前人們更多地采用線性的方法對心臟模型進行簡化或近似,這樣并不足以完整的揭示生命活動規(guī)律。隨著科學技術的發(fā)展,非線性系統(tǒng)的研究已取得了很大的進展,這為我們更好地評估心臟狀態(tài)暗示了一條途徑。
　　心音信號是一種微弱振

2、動信號,在采集的過程中會不可避免的引入干擾噪聲,這會使有用信號成分受到污染,影響后續(xù)分析,所以心音的前期去噪顯得尤為重要。傳統(tǒng)去噪法一般從線性角度出發(fā),忽略了心音非線性的本質(zhì),使其自身的動力學特性受損,導致后續(xù)提取的特征參數(shù)不準確,進而影響識別。
　　針對心音信號非線性的特點,本文提出噪聲水平自適應估計的局部投影與離散小波閾值相結合的去噪方法。該方法建立在相空間重構的基礎上,先取較大的嵌入維,用局部投影降噪去除隨機噪聲部分,保留了

3、較強信號和微弱信號,然后取較小的嵌入維,再次用局部投影降噪算法,這時特征值較大的信號為較強的信號,特征值較小的即為微弱信號,但是微弱信號中還包含一些噪聲,而離散小波閾值去噪可以有效地保留信號信息,所以再用離散小波閾值降噪將此噪聲去除,即可得到較完整的心音信號。對實測的心音信號進行分析,結果表明該方法能有效地抑制噪聲,通過去噪前后最大Lyapunov指數(shù)的計算,判斷出該方法能很好地保留原始信號的非線性特征。
　　從非線性動力學系統(tǒng)的