基于小波變換與希爾伯特黃變換的心音信號(hào)分析.pdf

1、心音信號(hào)是人體一個(gè)十分重要的生理信號(hào)，含有關(guān)于心臟各個(gè)部分如心室、心房、大血管、心血管及各個(gè)心臟瓣膜功能狀態(tài)的大量生理、病理信息。當(dāng)心血管疾病尚未發(fā)展到足以產(chǎn)生某種病癥的時(shí)候，心音中的雜音或者心音的變化往往能夠預(yù)示著某種形式心臟病的來(lái)臨；尤其是可以診斷出心電圖診斷不出的心臟早衰、先天性心臟瓣膜疾病等癥狀。
　　現(xiàn)實(shí)中的心音信號(hào)都帶有噪聲，由于噪聲的影響使得心音信號(hào)可能產(chǎn)生嚴(yán)重的畸變，從而失去診斷價(jià)值。傳統(tǒng)的降噪方法是采用基于傅里葉

2、變換的低通濾波器，但是當(dāng)信號(hào)和噪聲的頻帶相互重疊時(shí)，效果就比較差。所以本文引入小波變換來(lái)實(shí)現(xiàn)心音降噪，由于小波變換在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，以及小波母函數(shù)的伸縮和平移對(duì)原始信號(hào)函數(shù)進(jìn)行的多尺度分析，我們可以非常好的刻畫(huà)信號(hào)的非平穩(wěn)特性，輕易的從心音信號(hào)中分離出噪聲。
　　傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換、Winger-Ville分布等都先后被應(yīng)用于心音信號(hào)，但實(shí)驗(yàn)效

3、果卻不理想。比如傅里葉變換和短時(shí)傅里葉變換不適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分析，Winger-Ville分布分析心音信號(hào)時(shí)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉干擾項(xiàng)等等。本文引入了一種新的處理方法-希爾伯特黃變換（HHT），由于HHT可以根據(jù)信號(hào)的局部時(shí)變特性進(jìn)行自適應(yīng)的時(shí)頻分解，消除了人為因素，克服了傳統(tǒng)方法中用無(wú)意義的諧波分量來(lái)表示非平穩(wěn)信號(hào)的缺陷，并可以得到很高的時(shí)頻分辨率，所以HHT非常適合于心音信號(hào)這種非平穩(wěn)信號(hào)的分析。隨后的實(shí)驗(yàn)效果也再次驗(yàn)證了希爾伯特黃變