心音在时频两域中解析方法的研究

为实现心音的快速准确解析,对心音信号分别在时域和频域中的解析方法进行了研究.时域里,建立单自由度模型(SDOF)以仿真人耳听音鼓膜的特性,并从该模型中提取心音特征波形(CSCW),并从CSCW中提取4个有效的特征诊断参数T1、12、T11、T12,它们是心音特征波形与阈值THV之间形成的交叉点所确定的时间间隔.频域里,基于自回归-功率谱密度(NAR-PSD)曲线定义了新的形态特征,提取一些心脏杂音可识别参数指标,提出了两个特征诊断参数fmax和fwidth,分别描述了NAR-PSD最大频率峰值和频带宽度.通过采集大量的临床心音数据对正常/异常的心音案例进行解析.实验结果表明,在时域和频域中,这些特征诊断参数有助于判别心音的正常与异常.     

心音特征波形法的研究及临床验证

为快速、准确地判断心音的正常与否,本文提出一种心音特征波形法,通过建立单自由度分析模型提取心音特征波形,计算出心音特征参数来判别正常与异常的心音。文中通过对心脏病患者术前/术后的心音案例进行分析,验证了心音特征波形法的有效性,并对已采集的50组正常与30组异常的心音数据进行实验及统计分析,准确率分别达到了98%、93.33%。     

心音采集分析系统设计

设计一种用于检测心功能的家用心音采集分析系统。该系统由心音采集板和分析软件组成。心音采集板由心音传感器和信号处理模块组成,能够采集心音信号并通过USB接口将心音数据发送至上位机进行分析。分析软件以Microsoft Visual C＋＋为开发平台,用于心音的采集和正常、异常心音的识别,并以易于理解的图形给出诊断结果。通过使用正常和异常的心音数据对系统进行验证,其结果证明该系统可采集并识别正常和异常心音。该系统经过进一步发展将可以真正成为一种家用心功能检测设备。     

智能式听诊辅助系统的设计

描述了心音信号的采集系统的新型设计,给出了高性能的心音传感器、前向处理电路、A/D转换电路和与PC机的高速接口电路.该心音信号采集系统为心脏疾病临床诊断提供了医学参考.     

基于Android的心音身份识别系统研究

心音信号蕴含了丰富的个体特征,心音信号的唯一性、不易伪造、易采集性决定了心音信号可以用于生物特征识别领域。该文基于安卓系统开发了一种利用心音进行身份识别的新型身份识别系统。识别算法基于MEL频率倒谱系数和矢量量化算法。该系统利用心音信号实现了用户注册,身份辨识等功能,可以准确高效地实现用户的身份识别。     

经验模式分解及关联维数在心音信号分类识别中的应用

针对心音信号非线性、非平稳的特性,提出一种基于经验模式分解(EMD)和关联维数的心音特征提取方法.首先通过EMD方法将心音信号分解成若干个固有模态函数(IMF),并利用互相关系数准则对IMF进行筛选,结合G-P算法对主IMF(IMF1~IMF4)分量分别求其关联维数,以此作为神经网络的输入向量,实现了对正常心音信号和病理心音信号的分类识别.对于重构相空间中的两个重要参数时间延迟τ和关联维数m,分别采用互信息函数法和用Cao算法确定.对临床采集的心音数据按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效地识别心音.     

一种便携式心音信号记录仪研究

该文介绍了一种便携式心音信号记录仪的研究与实现.该方案采用有源模拟滤波器将环境噪声从心音信号中滤除,提取心音的实时数据,通过DSPIC芯片的内部AD模块将心音信号数字化和信号处理.固件程序将数字化的心音信号以FAT32文件系统格式写入SD卡保存.上位机软件采用LabVIEW软件编写,软件将保存在SD卡中的心音时域数据回...     

基于S变换和Renyi熵的舒张期心音信号分析

冠心病的无创诊断一直是学者研究的热点,近几年基于心音的冠心病诊断方法相继被提出。该文利用时频变换中的S变换对心音信号进行时频分析,在此基础上,用Renyi熵来度量舒张期心音信号的复杂度,以获取舒张期心音特征来区分正常信号与病理信号。实验结果表明,在S变换下,舒张期心音信号的Renyi熵能很好地区分正常人和冠心病患者。     

改进HHT算法及在心音信号分析中的应用

HHT(Hilbert-Huang Transform)是一种具有自适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法来处理心音信号有一定的局限性。为了研究心脏的动力学特征,将HHT算法引入到心音的信号分析中。提出了一种改进的HHT算法,针对仿真信号进行了分析,验证改进的算法可以正确地提取出信号中的各个分量IMF(Intrinsic Mode Function);使用该算法对一例正常心音信号进行分解处理,表明该算法能按不同的时间尺度对心音信号信号进行分解     

分布式心音采集及时域分析系统设计

设计一套基于三层C／S架构的分布式心音采集及时域分析系统。该系统由单通道心音采集仪、客户端、服务器组成。单通道心音采集仪将采集到的心音数据以TXT文档形式存入SD卡,并通过USB接口将数据上传到客户端。客户端通过TCP协议与服务器进行通信,并利用Socket方式向服务器提交采集到的心音数据。服务器将客户端提交的数据存储在数据库中。心音时域分析算法在MATLAB中进行开发,并通过combuilder将其转换为com组件,供服务器软件调用,实现心音的分析。服务器将分析结果图片存入数据库,供用户查询。     

心音信号分析方法及其进展

指出心音信号分析对于心血管疾病的诊断具有重要的意义,并对心音信号的主要基本方法及发展趋势作一个综合的介绍     

心音信号分析方法及应用性研究

阐述了心音信号的产生机理、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.     

基于射频识别的心音身份认证系统研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,在不同的人身上有着不同的特征并且具有较高的稳定性,可以作为生物认证技术的认证特征.该文在GMM动态阈值算法基础上,开发了一种基于射频识别的心音身份认证系统,实现了用户身份注册、身份认证功能.     

嵌入式心音身份识别系统研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,在不同的人身上有着完全不同的特征并且具有极高的稳定性,可以用作生物识别技术的识别特征.该文在梅尔频率倒谱系数特征提取和矢量量化模式匹配识别算法的基础上开发了一种基于虚拟仪器的嵌入式心音身份识别系统,实现了用户身份注册、身份辨识和身份确认的功能.该装置可为当前社会所面临的各种身份鉴定和...     

基于DWTMFC特征参数提取的心音身份识别

心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,是一种很好的用于身份识别的方法,而在基于心音识别的系统中,提取反映用户个性特征的参数是关键问题之一.该文将Mel倒频系数的提取方法中的Mel滤波器组用小波变换后的信号频谱拼接来替代,以此提取了新的参数DWTMFC,并用矢量量化模型进行验证.实验结果表明DWTMFC参数的性能在矢量...     

第二心音的数学模型和数值计算

利用特征线法对第二心音的一维数学模型进行了数值计算,计算结果与Stein的计算结果吻合良好,并且提出了第二心音的二维轴对称物理模型.利用SIMPLE法直接求解非定常轴对称Navier-stokes方程,得到了主动脉管内血液流动的二维速度场和压力场,以及心音的频幅特性,对诊断疾病的听诊观察手段提供了定性的指导作用.