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心音信号分析方法及应用性研究


第 27 卷 第 2 期
2009 年 3 月

北京工商大学学报 ( 自然科学版)
Journal of Beijing Technology and Business University ( Natural Science Edition)

   由于现代社会生活水平的改善和提高 , 心血管 疾病的发病率和死亡率

已越来越高 . 统计资料表 明 ,欧美国家 40 岁以上人群中 44 %左右患有与心 脏相关的各种疾病 . 可见 , 心脏病已成为危害人类 健康的多发病和常见病 . 心音信号分析是指采用现 代信号处理技术 ,分析 、 研究和揭示心音与心血管疾 病之间的内在关系 , 并探求心血管系统疾病新的诊 断方法 . 心音诊断具有无创 、 快速 、 方便 、 经济等特 点 ,可以进行广泛的普查和预防诊断 ,还可以利用心 音观察心脏的动态变化过程 .

1  心音信号

心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反 映 ,心音中包含了心脏各个部分本身及相互之间作 用的生理和病理信息 [ 1 ] , 心音分析是了解心脏和大 血管状态的一种有效的手段 . 111   心音的产生及其成分 心音是在心动周期中 ,由于心肌收缩和舒张 ,瓣 膜启闭 ,血流冲击心室壁和大动脉等因素引起的机 械振动 ,通过周围组织传到胸壁的振动信号 ,将耳紧 贴胸壁或将传感器 、 听诊器放在胸膛的相关部位 ,听 到的声音信号 . 正常心音很容易听到第一和第二心 音 [ 2 ] ,在某些情况下可监测到第三或第四心音 .

   文章编号 :167121513 ( 2009) 0220035205

心音信号分析方法及应用性研究
陈天华 ,   韩力群 ,   唐海滔 ,   郑若金
( 北京工商大学 计算机与信息工程学院 , 北京 100048)

摘   : 阐述了心音信号的产生机理 、 要 组成成分以及人体微弱心音信号检测的关键技术 ,介绍了心 音信号处理技术在心血管疾病无创诊断中的意义 ,结合应用分析了经典心音信号谱分析方法的局 限性 ,对现代心音分析中的常用的时频分析方法的特点进行了探讨 ,并展望了心音信号识别技术的 应用与发展前景 . 关键词 : 心音分析 ; 心音识别 ; 冠心病 ; 无创诊断 ; 信号处理 中图分类号 : TP391 ; R318       文献标识码 : A

第一心音 ( S1) 产生的原因包括心室肌的收缩 , 房室瓣突然关闭以及随后射血入主动脉等引起的振 动 . S1 发生在心脏收缩期开始 , 音调低沉 , 持续时 间较长 ( 约 0115 s) ,即相当于心电图上 QRS 波开始 后 0102~0104 s , 占时 0108 ~ 0115 s 左右 . 第二心 音 ( S2) 产生的原因是半月瓣关闭 , 瓣膜互相撞击以 第三心音 ( S3 ) 发生在第二心音后 011 ~ 012 s , 相当 于心电图上 T 波后距 S0112~0120 s ,占时 0105 s 左 当于心电 P 波后 0115~0118 s ,振幅低 .
112   心音杂音与心音分裂

及大动脉中血液减速和室内压迅速下降引起的振 动 . S2 发生于心脏舒张期的开始 , 频率较高 , 持续 时间较短 ( 约 0108 s) ,相当于心电图上 T 波终末部 . 右 ,频率与振幅低 . S3 的产生与血液快速流入心室 使心室和瓣膜发生振动有关 , 通常仅儿童能够被听 到 ,因为较易传导到体表 . 第四心音 ( S4 ) 是由于心 房收缩时血流急速进入心室 ,振动心室壁而引起 ,相 心音杂音对正常心音形成一定的干扰 , 心音杂 音的出现对心音信号分析具有实际意义[ 3 ] . 根据杂 晚期杂音 . 杂音的强度一般视其振幅与 S1 比较 ,若 大于 S1 者为高振幅 ,小于 S1 的 1/ 3 则为低振幅 ; 介 于两者之音者为中振幅 ; 如仅有轻微振动则为极低

音出现的时间与第一 、 二心音的关系 ,可分为早 、 、 中

Vol127 No 12 Mar. 2009

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收稿日期 : 2008 - 12 - 18 基金项目 : 北京市教委科技发展计划面上项目 ( KM200710011010) . ) 作者简介 : 陈天华 (1967 — ,男 ,湖南长沙人 ,副教授 ,主要从事智能信息处理 、 计算机网络测控等方面的研究 .

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北京工商大学学报 ( 自然科学版)                2009 年 3 月

振幅 . 第一心音分裂 : 由于二尖瓣和三尖瓣的关闭时 间有 0104 s 以上造成 . 多见于完全性右束支传导阻 下称畸形 、 肺动脉高压 、 左室人工心脏起搏及完全性 左束支传导阻滞 . 第二心音分裂 : 因肺动脉瓣关闭时间落后于主 动脉瓣关闭时间 ( 正常落后 01026~0103 s) 过大 ,引 起心音第二成分中的主动脉瓣与肺动脉瓣成分间距 增大 ( 01035~ 0108 s) . 常见于二尖瓣狭窄 、 房间隔 换或 小 波 变 换 等 时 频 分 析 方 法 则 较 易 鉴 别 心 音 分裂 . 缺损 、 动脉导管关闭 、 右束支传导阻滞 、 原发性肺动 音、 第三心音等情况相区别 , 因此具有一定难度 , 而 基于现代检测技术的心音图 , 并结合短时傅里叶变 滞 ,偶见于严重二尖瓣狭窄 、 室性期前收缩 、 三尖瓣

却能在心音上反映出来 , 心音具有心电不可替代的 诊断信息 [ 5 ] . 大量的研究还表明 , 心音信号不仅能 反映心脏病变的早期病理信息 , 而且能反映人类状 态变化的多种信息 [ 5 ] . 因此 , 心音分析不仅可以促 进冠心病等相关疾病的无创诊断 , 而且对推动数字 信号处理 、 人工智能 、 信号检测 、 生物医学工程等领 域的研究和应用具有重要的作用 . 心音信号分析对心血管系统疾病及冠心病无创 诊断方法的研究具有重要的价值 ,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 . 目 前 ,临床上对心脏及心血管疾病的诊断分为无创和 有创两类 [ 6 ] . 无创诊断包括心阻抗图 、 心尖搏动图 、 超声心动图等 ,因这些方法在测量中存在着准确性 、 方便性和稳定性等方面的问题 , 一定程度上限制了 其在临床上的应用 [ 7 ] . 有创诊断包括心血管造影和 漂浮导管法等 ,其效果虽然得到了临床的公认 ,但由 于存在创伤 、 危险性和费用高昂 ,而没有被患者普遍 接受 ,而通过心电图诊断心脏病在临床上依然存在 疾病的滞后诊断等问题 . 如冠状动脉疾病的诊断 , 只有当冠脉阻塞率在 70 %~ 75 %以上时才能引起 心电图信号的改变 , 而事实上 , 当阻塞达到 25 %时 就可以改变心音信号 [ 5 ] . 这说明心音信号分析是十 分急需和具有现实意义的 ,也是实现冠心病早发现 、 早诊断 、 早治疗以及实现无创诊断的基础 .

脉扩张等 . 在听诊时心音分裂需要与二尖瓣拍击

2  心音信号分析的意义

近几十年来 , 与心脏有关的疾病在全球范围一

直处于高发状态 . 自从 Laennec 发明听诊器以来 , 冠心病相关疾病的传统诊断方法是临床医生根据自

医学界开始广泛利用听诊器进行心音分析诊断 , 与 己的知识和经验 , 通过听诊器对病人的心音进行监 听并做出分析判断 . 显然 , 这种诊断方法具有一定 和知识具有密切的关系[ 4 ] . 目前 , 虽然有心音图机 程度的主观性和片面性 , 其分析结果与医生的经验 作为心音的直观显示仪 , 但因其采用低频响应的热 笔结构不能完整地记录全频心音 , 而且由于没有量 化分析功能 ,应用较少 .

3  心音检测技术
心音信号频率范围较广泛 , 其低频约 3 ~ 5 Hz 左右 ,高频为 600~800 Hz 左右 [ 8 ] ,信号动态范围可 达 60~80 dB ,对于心音检测 ,传感器的选取 ( 设计 ) 和滤波是其中的两项关键技术 . 心音传感器是心音 采集的基础 ,其作用是将胸壁的机械振动转换成电 信号 ,以方便对信号进行放大和后续处理 . 心音信 号容易伴随干扰信号 ,传感器应具有灵敏度高 、 重量 轻、 精度高 、 体积小 、 稳定性高 、 频率范围宽 、 动态范 围大等特点 . 心音传感器的类型主要包括空气传导 式、 接触传导式和加速度式等种类 . 空气传导式心音传感器是利用心脏搏动时通过 胸壁传递出的心音波再经空气传递到传感器的敏感 振动膜上 ,这个振动膜与换能器相连 ,当空气振动时 膜片就产生振动 , 从而带动换能元件并使其产生与 心音强度成比例的输出信号 . 空气传导型心音传感 器通常可采用电磁感应式 、 压电式和电容式等原理

由于心音信号自身的特点 , 以及心音处理的复

杂性使得心音分析吸引了众多国内外学者 , 国际上 关于心音分析方面的研究体现了心音检测和分析的 应用方面的不断深入 ,特别是数字技术的发展 ,国内

重要性 . 近年来 , 信号技术在理论上的不断完善和 外开始利用计算机技术和信号处理技术 , 对心音的 研究逐步由定性分析进入了量化分析阶段 . 根据心 音的产生机理 ,它能够很好地反映心脏活动 、 血液流

动和心脏的健康状况 , 心音检测和分析是了解心脏 和血管状态的一种不可缺少的手段 . 目前广泛应用 的心电图检查是心脏变时性和变传导性的最佳监测

方法 ,但不能用来监测心脏的变力性先天心脏瓣膜 受损 . 心电传导组织病变引起的心脏机械活动障碍

第 27 卷 第 2 期             陈天华等 : 心音信号分析方法及应用性研究

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设计制作 . 加速度式心音传感器是采用低量程高灵敏度的 加速度传感器置于胸壁上进行心音信号检测 . 加速 度传感器重量轻 、 尺寸小 、 抗干扰能力强 、 频率响应 范围可达 10 ~ 800 Hz , 甚至更高 , 是目前应用较广 的心音传感器类型之一 . 接触传导式心音传感器的原理是将胸壁传导出 来的心音波动信号直接通过敏感元件传递到换能元 件上 ,并转换为电信号 ,实现心音信号检测 . 接触型 心音传感器结构如图 1 , 由于没有采用空气作为传 递心音信号的媒介 , 该类型传感器抵抗外界声波干 扰的能力比气导式传感器要好 , 并且对外界的干扰 噪声敏感性较低 . 另外由于敏感元件直接接受心音 的波动 ,其传递和转换心音能量的效率也比气导式 传感器高 ,是传感器小型化的一种趋势 .

图1  心音传感器结构
 

由于心音信号是人体产生的微弱生物信号 , 根 据测试环境的不同 , 检测中可能会产生各种干扰信 号 ,因此 ,需要时还应对心音信号进行滤波 , 以消除 信号中存在的噪声 . 传统的噪声消除方法是采用相 关的高通 、 低通或带通滤波电路 ,但这种模拟滤波方 法效果并不理想并容易产生漂移[ 9 ] . 随着数字信号 处理技术的发展 , 数字滤波可以用于消除心音信号 的各种干扰 . 例如 , 梳状滤波器可以消除 50 Hz 工 频干扰 ,小波分解重构可以消除心音信号中的其他 噪声 ,因此 ,基于现代信号处理技术的数字滤波方法 比模拟方法更加简便有效 .

4  心音信号分析方法
传统的谱分析方法通过傅里叶变换 ( FF T) 将时 域和频域关联起来 ,但 FF T 变换时频域分离是以信 号的频率特性时不变或统计特性平稳为前提的 . 心 音信号分析早期 , 经典谱分析方法和现代谱分析方 法或参数模型法起到了重要的作用[ 3 ] . 加拿大蒙特 利尔临床医学研究所 L . Durand[ 10 ] 将经典谱分析方

式中 , w ( t ) 为窗函数 . 根据式 ( 1) 可知 ,短时傅里叶变换是针对傅里叶 变换时频两域完全分离的不足而改进的一种变换方 法 ,它降低了对信号平稳性的要求 ,若信号可近似短 时平稳 ,则采用短时傅里叶变换 . 通过对信号加窗 进行分段变换 ,可以得到较好的分析结果 ,但所加窗 的长度和类型对分析效果具有不同的影响 . 根据 Heisenberg2 Gabor 不等式 , 无论选择何种窗 , 短时傅 里叶变换的时间分辨率和频率分辨率存在一定冲 突 ,不能同时既获得较高的时间分辨率又获得较高 的频率分辨率 ,因此应通过多次实验对时间分辨率 和频率分辨率进行合理的折衷 , 以保证取得较好的 结果 . Durand 教授在建立反映心脏内心音的时变特 性模型中 ,通过采用短时傅里叶变换构造联系心内 和胸表新颖的时变传输函数和时变相干函数[ 11 ] . 在该模型中 ,如果知道心内和体表之间的 STF T 变 换 ,则可以估计出时变的心胸传输函数和相干函数 . Durand 教授应用该方法研究了 P2R 间期 、 心肌收缩 力、 、 心率 胸部解剖结构和神经肌肉阻滞对心音的谱 分布 、 传输函数和相干函数的影响 . 结果表明谱强 度与这些因素有联系 ,而谱分布与这些因素无关 . 412   小波变换 所谓小波是指满足式 ( 2 ) 所示的可容许性条件

法和现代谱分析方法用于植入主动脉瓣位置上的人 工生物瓣膜音的分析 , 并对这两种方法的性能进行 了对比研究 ,得出了一些有意义的成果 . 然而 , 传统的稳态分析方法反映的是信号的静 态频谱特征 ,对于人体心音信号等生物医学信号 ,由 于个体的生理和病理以及外界环境的影响 , 信号通 常表现为非平稳时变特性 . 因此 , 反映心脏及心血 管系统生理和病理特征的心音信号 , 若采用经典谱 分析方法 ,则不能准确反映心音信号的动态变化过 程 ,因而也就无法进行正确的生理 、 病理研究和临床 诊断 . 411   短时傅里叶变换 短时傅里叶变换 ( STF T) 是由 Gabor 于 1946 年
S T F T ( t ,ω) =

提出的 ,为提取信号傅里叶变换的局部信息 ,引入了 一个时间局部化的窗函数 . 常用的窗函数有矩形 窗、 汉宁窗 、 海明窗等 . 信号 x ( t ) 的短时傅里叶变换为 :

∫ x ( u) w ( u - ∞

+∞

t) e

- jωu

du,

( 1)

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北京工商大学学报 ( 自然科学版)                2009 年 3 月

的具有特殊性质的函数或称小波基函数 : | Ψ (ω) | 2 ^ CΨ = dω < ∞ . | ω| R

分辨率 ,而且从小波包分析中可构造对信号的最佳
( 2)



基分解 . 根据多分辨分析作出的 Daubechies 小波是 典型的离散正交小波 . 小波变换在生物医学信号处理中有良好的应用 前景 . 利用它的时频定位特性 , 可以实现信号的时 变谱分析 ,它能够在任意细节来分析信号 ,且对噪声 不敏感 [ 12 ] .
413   其它识别方法

而小波变换就是选择适当的基本小波或母小 波 ,通过对基本小波平移 、 伸缩而形成一系列的小 波 ,然后将信号投影到由平移 、 伸缩小波构成的信号 空间中 . 小波变换包括连续小波变换和离散小波变 换 . 对于信号 f ( x ) ,其连续小波变换定义如下 :
W f ( a , b) =

∫f ( x) Ψ
- ∞

+∞

a, b (

Ψa , b ( x ) =

| a|Ψ

x - b a

式中 ,Ψ (ω) 为 Ψ (ω) 的傅里叶变换 , Ψa , b ( x ) 称为 ^ 小波母函数 , a 称为尺度因子 , b 为时间平移因子 , 参数 b 取不同值时小波沿时间轴移动到不同的位 置 ,平移和放缩是小波变换的一个重要特点 ,因而可 以在不同的频率范围 、 不同的时间位置对信号进行 分析 . 从信号处理角度来看 , 小波变换可以看作是 输入为 f ( x ) 、 激励冲激响应为 Ψa , b ( x ) 的系统的 输出 ,而且这种系统的冲激响应具有特殊的性质 ,如 小波变换可以认为品质因素 Q 是常数 、 具有带通滤 [ 12 ] 波器等特性 . 小波变换提供了一个可调的时间 - 频率窗 ,根据小波变换理论可知 ,小波母函数本质 上相当于一个时间窗和频率窗均可变的窗函数 , 当 尺度因子 a 改变时 , 小波的时宽和带宽都发生改 变 . 当分析低频信号时采用较宽的窗 , 从而可以得 到较好的频率分辨率 , 当分析高频信号时应采用窄 窗 ,从而实现较高的时间分辨率 . 因此 ,小波变换又 称为 “数学显微镜”具有 , “变焦” 功能 . 对于连续小波变换 , 由于尺度因子和平移因子 连续变化 ,其信息是高度冗余的 ,可用于滤波和时频 分析等对频率分辨率具有较高要求的场合 . 若对小 波变换的尺度因子和平移因子进行离散化处理 , 便 形成了离散小波变换 . 离散小波变换运算量较小 , 易于计算机实现 . 对离散小波变换而言 , 小尺度对 应于信号的高频细节 , 而大尺度对应于信号的低频 部分 . 当尺度为 2 时 ,就是常用的二进小波变换 . 选 取合适的小波基函数 , 将使计算出的小波系数能够 很好 地 反 映 信 号 的 特 征 . 常 用 的 小 波 函 数 包 括 Morlet 小波 , 三次 B 样条函数及其一 、 二阶导数 , Meyer 小波等 . 多分辨分析是建立在正交小波基础上的 , 适合 于构成正交滤波器组对信号进行快速滤波处理 . 而 正交小波包分析的尺度划分更细 , 具有更高的频率

3

x) dx ,

时频分析的应用是多种多样的 ,除 STF T 、 小波

( 3)

变换等线性时频分析方法之外 ,还包括诸如 Wigner 分布和 Choi2Williams 分布等一些常用的非线性时 对心音信号的各个成分进行分析 . 足 ,并且具有高的时频分辨率及其它优良特性 ,采用 过程 . Wigner2Vile 分布是一种二次型变换 , 其交叉 以通过时频分解方法抑制 Wigner 分布的交叉项 ,即
Wigner 分布函数拼接成 Wigner 总体分布 , 从而抑

频分析方法 , 这些方法分析心音信号各有特点 . 近 年来 ,国内外很多研究人员利用各种时频分析技术
Wigner 分布及其改进型分布为代表的时频分

析方法在一定程度上克服了短时傅里叶变换的不 时频分析方法研究心音信号 , 能够揭示其动态变化 项的存在对分析图形具有一定的不利影响 , 分析心 音信号时变特性时将表现出该方法的不足 . 虽然可

通过时域分段和频域分解将所欲分析的时频区域分 解为多个子区域 [ 13 ] , 将每个子区域上独立求出的 制常规 Wigner 分布的交叉项 . 但在消除 Wigner 分 丢失 .

布交叉项的同时 , 所表达的细节信号将会有部分 国外有学者采用 Choi2Williams 分布对多例正 国内学者提出了一种基于 Choi2Williams 分布

常和异常心音的时变谱分析心脏瓣膜状况 , 并根据 时变谱中的 9 个特征对其进行分类[ 14 ] . 实验结果 表明 ,时频分析方法明显优于传统的谱估计方法 .

而 Gao 等 人 在 分 析 心 音 信 号 时 发 现 , 由 于 Choi2
Williams 分 布 不 满 足 时 间 和 频 率 支 持 条 件 , 因 此

该组研究人员还通过构造 Bessel 核分布得到了较好 的心音信号时频分布特征 .

的心音信号检测方法[ 15 ] , 利用 Choi2Williams 分布 了全面的描述 .

分析心音的时频特性 , 不仅准确地判定了 S1 和 S2

的起始位置 ,而且对心音的时域 、 频域和能量分布作

Choi2Williams 分布难以给出心音信号的准确估计 .

第 27 卷 第 2 期             陈天华等 : 心音信号分析方法及应用性研究

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5  结束语
现代信号处理技术的不断发展和应用的不断深 入 ,为基于心音信号分析与处理的冠心病诊断识别 研究带来了新的机遇 . 目前 , 国内外研究人员在心 音信号分析与识别方面做了大量的研究工作 , 取得 了很多有意义的成果 . 从最新的研究成果看 , 其主 要是利用心音各成分的频域特性 ,采用 STF T 、 小波 变换或其他时频分析方法提取心音各成分特征 , 并 进行相关分析和处理 , 完成心音识别 . 心音信号分 析是现代心音研究的热点和重点 , 心音信号具有心 电信号不可替代的优势 , 通过心音分析可实现当心 脏或心血管疾病尚未发展到 EC G 异常 、 痛感等症状 之前 ,利用心音成分的改变进行诊断 . 因此 ,基于心 音信号分析与处理的心血管疾病无创诊断方法具有 广阔的应用前景 .
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RESEARCH ON ANALYSIS METHOD AND APPL ICATION OF HEART SOUND SIGNALS
CHEN Tian2hua ,  HAN Li2qun ,  TAN G Hai2tao ,   ZHEN G Ruo2jin
Beiji ng 100048 , Chi na )

( School of Com puter an d I nf orm ation Engi neeri ng , Beiji ng Technology an d B usi ness U ni versity ,

Abstract : t his paper analyzed t he forming mechanism and composition of heart sound signals , and t he key technology in detecting human weak heart sound , expounded t he significance of heart sound sig2 nals processing in non2invasive diagnosis of cardiovascular disease. According to application sit uations , summarized t he limitations of classics spect rum analysis met hods in analyzing heart sounds , st udied t he typical time2f requency analysis met hods of heart sound , int roduced t he application and developing per2 spective of heart sound signals recognition. Key words : heart sound signals analysis ; recognition of heart sound signals ; cardiovascular disease ; ( 责任编辑 : 王   ) non2invasive diagnosis ; signal processing 宽

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