本课题在对目前心音信号分析方法进行讨论的基础上,采用小波变换对心音信号进行分析,利用小波的多分辨率分析对心音信号进行分解重构,并采用香农信息量对各层信号进行信息量统计,确定了心音主要成分的定位层,利用Reimann sum的方法完成对心音信号的定位。然后,在小波域对各层心音成分进行频谱分析,分别采用了倒谱分析、Hilbert谱分析以及功率谱分析进行对比,给出了心音各成分的特性,为心脏生理病理诊断提供参考。最后本文还采用了STFT时频分析方法对心音信号进行分析,给出了定性的分析结果。 心血管疾病是严重威胁人类健康的疾病之一,一直以来,医师和工程人员一直追求提高心血管疾病的早期诊断能力和确诊率,而心音信号分析在医学上是非常有用的。心音信号是心脏在舒张和收缩运动中心肌、血液和瓣膜等机械振动产生的复合音。它是评价心脏功能状态的一种基本方法,包含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息。 心音信号的研究一直是引人注目的课题。在心音分析方法上,从以前模拟心音图上进行的时域分析、频域分析、功率谱分析发展为时频分析。心音时频分析较为典型的方法有短时傅立叶变换、自回归模型、小波变换。而本文主要采用了小波变换,并探讨了其他方法对信号的分析效果。 心音研究的主要领域有利用谱分析对人工心脏瓣膜的无创声检测,对心音微弱成分的研究如冠状动脉狭窄产生的心杂音,第三、第四心音等,对于不同病理情况下第一心音、第二心音、心杂音的特征分析也是心音分析的一个重要研究领域。本文的主要研究方向为对不同病理情况下的第一心音、第二心音、心杂音的特征进行分析。