心音信號(hào)分析與自動(dòng)診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、心血管疾病出現(xiàn)臨床癥狀前,心臟跳動(dòng)會(huì)呈現(xiàn)異常情況,產(chǎn)生的心音信號(hào)中會(huì)出現(xiàn)心音分裂、心臟雜音和附加音,這些畸變和雜音成分中含有重要的生理病理信息。心臟聽診能夠獲得這些信息,但這項(xiàng)技能很難掌握。因此采集心音信號(hào)并以心音圖的形式保存下來,再利用數(shù)字信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行心音分析具有重要意義。
　　本文首先實(shí)現(xiàn)了基于 FPGA的心音信號(hào)采集,該過程包括前級(jí)放大電路、帶通濾波電路、后級(jí)放大電路、A/D轉(zhuǎn)換電路和 FPGA控制串口通信電路

2、,采集到的心音信噪比高。
　　然后對(duì)采集到的心音信號(hào)進(jìn)行分析研究。文中先闡述了傳統(tǒng)閾值消噪的原理以及存在的缺點(diǎn),提出一種參數(shù)可調(diào)小波閾值函數(shù)消噪法,仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法消噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)閾值消噪法。接著采用歸一化平均香農(nóng)能(NASE)和簡單度算法進(jìn)行心音包絡(luò)提取,提出了基于心音雜音邊界線和簡單度的分段算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法分段準(zhǔn)確率較高。最后以 LPCC、MFCC、PCA_MLLT作為輸入特征參數(shù),HMM作為識(shí)別模型進(jìn)行心音分類