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...     

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     

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。     

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.     

基于智能听诊器的心音信号采集与处理

基于智能听诊器,研究了心音信号采集与处理的新方法.心音采集部分包括传统的听诊头、耳机、微型麦克风及IC录音机.通过USB接口将采集的数据传输到计算机,并通过单自由度分析模型提取心音特征波形,计算心音特征值参数[T1,T2,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,与第一心音和第二心音有关,可用来判别正常或异常心音.文中通过采集大量的临床心音数据对正常/异常心音案例进行解析,验证了心音特征波形法在心音自动解析中的有效性.     

幅频捷变跟踪算法在心音分析中的应用

应用幅频捷变跟踪算法分析心音信号，首先通过仿真信号讨论信号死区噪声对信号分析的不良影响及消除方法；然后将此算法应用于心音信号处理，可望为心脏病临床诊断提供完整，直观，量化的诊断依据。     

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     

基于心音信号谱分析的身份特征提取算法

该文针对心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,也是一种很好的用于身份识别的认证方法。该文提出了一种基于心音信号谱分析的身份特征提取算法。首先对心音信号进行消噪预处理,然后利用Welch方法分析了心音信号的谱特征,采用欧式距离作为匹配算法完成身份识别。最后,利用30个不同测试者心音数据对该方法的识别效果进行了测试,识别的错误率为0,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于压缩感知心音数据压缩算法的研究

心音信号是一种重要的生理信号,为了进一步降低心音信号无线采集过程中的数据传输量,以缓解通信压力、降低通信能耗,基于压缩感知数据处理新理论,针对心音信号提出并设计了一种新的采集和处理方法,同时利用Matlab软件对该方法的有效性、优良性进行了仿真验证。     

基于Teager-Huang边界谱的心音身份确认

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制,为此该文提出了基于Teager边界谱和矢量量化的心音身份确认算法。实验表明,该算法取得很好的识别效果,正确识别率达到96．6％,等错误率仅为5．1％。     

基于心音的运动员心脏储备评价指标提取方法研究

为提取运动员的心率、第一心音最大幅值(S1)/第二心音最大幅值(S2)和舒张期时限(D)/收缩期时限(S)3项心脏储备评价指标,以评估心脏泵血功能状况,提出了一种心音分析方法。该方法主要包括心音预处理、包络提取、自适应阈值线选取及心音定位4个部分。实验对200例心音信号进行心脏储备评价指标的提取,其结果与其同步的心电信号结果对比发现,该方法的准确率达到96.5%,从而验证了该方法的可行性。最后用该方法提取了30例高水平运动员心脏储备评价指标并进行了评估。其评估结果是29名运动员的3项指标在正常范围内,1例运动员的D/S指标反映出该运动员处在亚健康状态,与实际情况相符。该方法为教练员科学地安排运动员的训练或选拔新的运动人才提供了参考依据。     

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。     

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。     

基于USB接口的三道生理信号检测仪电路设计

介绍了用于心电、心音、胸阻抗信号测量的三道生理信号检测仪的硬件电路设计,着重描述了三种信号的放大、滤波、串行A/D转换及USB接口电路,前置放大使用了仪表放大器结构提高电路的共模抑制比,采用对消方法有效地抑制了电路中的各种共模干扰,设计了专门用于消除50 Hz工频干扰的50 Hz陷波器。实测表明,所检测到的三道生理信号都能满足临床应用,达到了设计要求。     

心普图示仪的设计

本文叙述了心脏病诊断的心音以及产生心音的因素。分析了心音波的频带宽度并介绍了心音图示仪电路设计的方法。