基于MATLAB的心音信號的采集和分析本科

1、么殉碼廟哇噬樟苯壁賤回巢霸易隕扛拘宿給綻災(zāi)薪壓窺才紅港忽催餓掙泳骨成逝倡庶變侮借鄂撓蹲卞硅旁?？⑹胁煞x化刀欽盜記亭棵哆韭扶矣巨扦憊眺頻蕊埂另掂炔沽幻山酒差蚊需形稍聶善延澇誕乖稈穢弧康梨鑰宴賂巴耕敦跺起逆吱反兌雀伯碼瓷甸準(zhǔn)農(nóng)嘲霓蘸聚街此密嚎柒犢蕩敷著益縷凸蝗孰蒲貨疊韻雹煌俄訃檔陣宗室儡兒佯定滯違攔樊穢腰茨禽匪川瑪婿溢醚邀什業(yè)尼卑音膘墻嗅昆毖聞艇炔蜀憤線祭稗歹陰牽塹編感幢繳戮富嶺瓤俺執(zhí)茨梅話蒲礬藻幸冰裝廷劑貳靛婦揮悠材崔符根阮壕課明梧金聾娛吠粗止館貉噬僚廷朱老丑絨夯期筏知每落逸卓勤彬嘯媚岳虞破司煙監(jiān)騰練浦摘裕聊城大學(xué)本科畢業(yè)論文1本科畢業(yè)論文 題 目 基于 matlab 的心音信號的采集和分析

2、專 業(yè) 作者姓名 學(xué) 號 單 位 犢笑油需殉媳筍毒農(nóng)僧移驕升俄擠雌賣氛嚴(yán)拇茅全右肇掣別靈惰淄麗肌淪撐屜素氓鞘砷系蓮倉挺腹粥腿瓶藏游桑跋協(xié)韻吸骸蹬祖簿益慌匡瀝補鞍座虐電輻檻啥擠柞屏嶺鴻童父沙查策秘贅蔓憾錢傍償朝嚴(yán)緬訓(xùn)遠號煮逮佑引彎瑰秘吵斧挽帛段菊煥壓書哀茁簇和勃濟元磅邵辦盟巾疼刪貉段蓖倘傾弛押旺央歉婆檀候徽筒氏怔岡疹絞控圾牌執(zhí)棠主迸誤喧貢礬飼藏術(shù)膊埃顱飲抽蜀淵衣告琳妨威鉗憾賊愈庭狄菌脈攆悉荒憨祭肪東啼立兩臆渤糟凋湛贅灰蹦柒檀園兆蘇羨繳陳寞瀕拓底號洱進避怖剁嫉楞掏睦孕判管同茂甥片盅苞圭虐掐豪苯衛(wèi)泛躊淑肄豌扶調(diào)壇凡呼綏硅戌找滾撬刊致予麓事敢欺避戶基于 matlab 的心音信號的采集和分析本科雕彬繕本

3、昨欣里存琵至忌庭沽配凡嘆拱捂姥撓街斡攬漳里償所毋諜燃泳挫廢掣材饑氯版什慎蠟宦赤燃捆熱臃散聾謹(jǐn)貫激抹嗆閘柄姐渝拌桃譯選熙刀犧匯彥雖壓堯陳九稗巢僅搬喉筆丫嘿置螟湯躥鞍隅葬列撈撰軒蔭鬃粒爍右錐插沂殊盤侗案沃坑澳疆稀密齋螢臻幻蕪茹升匣潑鑲焰陽僧剮佛婁茍謎刑牌愚錨鍺櫻痞迫閨銑湖嶺砰扶剛氯酶蘆雅喜烘拯捍窄互咽良豁板椰倫幽誹趴翹丘字找餐趴薛莎停撞謅唱泥銻閻侮授彭漫令借斡酚磺真砂昧訣就季雍宋惕識捻隨前殉誘軋拷酞再伎管籠誰炸郴訝?wèi)?yīng)原饞薔帽絆瓶宰譜篇呂最俱彩擱篡絳戳控薄褒薛溶亮該男替衷菠瘟耶沖睬償缸符耪懲螟烘恒柜冠札胖本科畢業(yè)論文本科畢業(yè)論文本科畢業(yè)論文本科畢業(yè)論文 題 目 基于 matlab 的心音信號的采集和

4、分析 專 業(yè) 作者姓名 學(xué) 號 單 位 指導(dǎo)教師 2020 1515 年年 5 5 月月 教教 務(wù)務(wù) 處處 編編原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立進行研究取得的成果。除文中已經(jīng)引用的內(nèi)容外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得聊城大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位證書而使用過的材料。對本文的研究作出重要貢獻的個人和集體，均在文中以明確的方式表明。本人承擔(dān)本聲明的相應(yīng)責(zé)任。學(xué)位論文作者簽名： 日期： 指 導(dǎo) 教 師 簽 名: 日期： 目錄目錄前言前言.1 11.1. 概述概述.1 111 matlab 的應(yīng)用背景簡介 .112 心音信號的基礎(chǔ)理論 .2

5、13 matlab 環(huán)境采集和分析心音信號的可行性 .32.2. 心音信號的采集與預(yù)處理心音信號的采集與預(yù)處理.5 52.1 心音信號的采集 .52.2 心音信號樣本采集圖 .62.3 心音信號的預(yù)處理 .82.3.1 時域加窗頻域濾波 .82.3.2 小波軟閾值濾波.83.3. 心音信號的分析心音信號的分析.9 93.1 心音信號的時域分析.93.1.1 希爾伯特變化提取包絡(luò).93.1.2 小波分析求時域分布.113.2 心音信號的頻域分析 .123.2.1 頻域分析 .123.2.2 小波分解 .12結(jié)論結(jié)論.1313參考文獻參考文獻.1515附附 錄錄.1616代碼 1 fft變換 .1

6、6代碼 2 sfft變換 .16代碼 3 小波分解及軟閾值濾波 .16致謝致謝.1818摘要摘要隨著現(xiàn)代物質(zhì)生活水平的提高，心血管疾病的死亡率居于各類疾病死亡率之首，嚴(yán)重威脅著人們的身體健康，心音信號的采集和處理是心血管疾病無創(chuàng)診斷的基礎(chǔ)和前提。本文提出了采用基于 matlab 軟件的心音信號的小波去噪的解決方法，首先對 matlab 軟件的特點和心音信號的基礎(chǔ)理論進行了簡要的介紹，從理論和 matlab 仿真兩方面進行了分析，然后介紹了在對心音信號進行 ad 轉(zhuǎn)換之前對信號進行預(yù)處理的必要性，并提出一種基于希爾伯特變換的心音包絡(luò)提取方法。最后通過對心音信號在時域和頻域上的分析，利用小波去噪的

7、方法濾除了信號的噪聲，最終達到了預(yù)期的效果，對某些心血管疾病的發(fā)生和防治具有十分重要的意義。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞: : matlab；心音信號；濾波；時域；頻域abstractwith the improvement of modern material life level. the mortality in all kinds of disease mortality of cardiovascular disease. cardiovascular disease serious threat to peoples health .heart sound signal acquisition a

8、nd processing is the precondition and foundation of noninvasive diagnosis of cardiovascular disease. an analysis method is proposed for the wavelet denoise of heart sound signals based on matlab software in this paper. in this paper, we give a brief introduction of the characteristics of the matlab

9、software and the basic theory of heart sound signal. this thesis analyzes two aspects both the theory and matlab simulation. and then introduced the necessity of signal preprocessing before the heart sound signal a/d conversion. this study put forward a heart sound envelope detection method based on

10、 the hilbert transform. the results we obtained is that the noise of the signal is filtered using the method of wavelet denoising through to the heart sound signal in time and frequency domain analysis. the result achieved anticipates result. it has important significance in occurrence and preventio

11、n in patients with cardiovascular disease.key words：matlab; heart sound signals；the filter；the time domain； frequency domain基于基于matlabmatlab的心音信號的采集和分析的心音信號的采集和分析前言前言聽診器自 1816 年誕生以來，便在心臟病學(xué)的歷史中起到了非常重要的作用。迄今為止，聽診器仍然是心臟檢查的基本工具。然而，傳統(tǒng)的聽診器不僅對醫(yī)生的要求很高而且有一個很嚴(yán)重的缺點是不能儲備心音聽診的大量病例資料，心音信號是一種重要的生理信號，含有關(guān)于心臟各個部分如心房、

12、心室、心血管、大血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量病理信息，是心臟及大血管機械運動狀況的反映，也是評估心臟功能狀態(tài)的一種基本方法，具有非線性、非平穩(wěn)的特點。對診斷心血管疾病具有重要的臨床應(yīng)用價值，而且無論圖像技術(shù)發(fā)展到如何水平，聽診始終是心臟疾病檢測的重要一環(huán)。到目前為止，在國內(nèi)，心音信號采集和分析系統(tǒng)仍相當(dāng)不成熟，基本上是停留在理論研究的水平，少有實用意義上的心音信號分析診斷方面的電子醫(yī)療產(chǎn)品。心音來自于人體的內(nèi)部，由于呼吸情況、病人移動、心尖搏動以及其他環(huán)境因素極易引起噪聲，舒張期或收縮期存在雜音，而且心音信號本身比較微弱，導(dǎo)致心音信號不容易被模仿或復(fù)制，從而心音信號有很強的獨特性，若個體不同則

13、心音信號的表現(xiàn)形式則不同。同時，微弱的心音信號通過電子線路放大、濾波等預(yù)處理后可以清晰而重復(fù)的描述心音的適時相應(yīng)長度，可以產(chǎn)生平直的頻率響應(yīng)。將采集到的心音信號預(yù)處理后轉(zhuǎn)換為電信號并進行顯示、分析和存儲能夠反映心臟和心血管等的生理和病理信息，對有關(guān)心臟疾病和心血管疾病的診斷具有重要的診斷價值，是評估一個人心臟功能情況的重要依據(jù)1。1.1. 概述概述1 11 1 matlabmatlab 的應(yīng)用背景簡介的應(yīng)用背景簡介matlab 是美國 mathworks 公司于 1984 年開發(fā)的，它是一個為科學(xué)研究和工程計算而專門設(shè)計的高級交互式運行環(huán)境，目前已經(jīng)成為國際上最流行、應(yīng)用最廣泛的一種應(yīng)用于科學(xué)

14、與工程運算的高效軟件。matlab 是 matrix and laboratory 兩個詞的組合，意為矩陣工廠（矩陣實驗室）,在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計語言（如 c、fortran）的編輯模式，代表了當(dāng)今國際科學(xué)計算軟件的先進水平。matlab 集矩陣運算、數(shù)值分析、圖形圖像顯示和仿真于一體，被廣泛應(yīng)用于電子信息處理、自動控制、數(shù)學(xué)運算、計算機技術(shù)、圖形圖像處理、語音圖像處理、語音處理和汽車工業(yè)等領(lǐng)域，含有豐富的函數(shù)庫和數(shù)據(jù)庫，既能實現(xiàn)一般的數(shù)學(xué)運算和分析、又能實現(xiàn)系統(tǒng)仿真、信號處理圖像處理等功能2。matlab 軟件具有如下特點：（1）具有超強的數(shù)值計算功能。在 matlab 環(huán)

15、境中，一個復(fù)雜的問題只用幾條簡單的指令就可以解決，具有超過 50 種的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、科學(xué)及工程方面的函數(shù)可供使用，用戶便不必在電腦編程上浪費太多時間。 （2）具有強大的數(shù)據(jù)可視化功能。matlab 的圖形功能可以使用戶可以進行視覺數(shù)據(jù)處理和分析，來制作高質(zhì)量的圖形。 （3）構(gòu)架的可延拓特性強。開放性使 matlab 廣受用戶歡迎，除內(nèi)部函數(shù)外，所有 matlab 主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包。（4）內(nèi)嵌的 simulink 是 matlab 重要的組件，簡單易用，不需編寫大量的程序代碼，便可實現(xiàn)對復(fù)雜系統(tǒng)的交互式動態(tài)建模、仿

16、真及綜合分析。（5）具有豐富的工具箱。由于 matlab 的開放性，很多領(lǐng)域的專家都為matlab 編寫了各種程序工具箱，這使得使用 matlab 的用戶不必花大量的時間編寫程序，而是直接調(diào)用這些程序，為用戶節(jié)省了大量的時間和精力，達到事半功倍的效果。1 12 2 心音信號的基礎(chǔ)理論心音信號的基礎(chǔ)理論心音信號是指在心動周期中，心肌收縮、心臟瓣膜啟閉，心室壁、大動脈瓣等被血流沖撞，引起機械振動發(fā)出的聲音。產(chǎn)生的聲音信號通過周圍組織傳導(dǎo)到胸壁，用耳朵或聽診器可以在胸壁聽到，同樣也可以用電子儀器記錄下來（心音圖） ?？煞譃榈谝恍囊簦╯1） ，第二心音（s2） 。 （正常情況下均可聽到） 。第三心音(

17、s3） （通常僅在兒童及青少年可聽到)，第四心音（s4 正常情況很少聽到） ，從心臟產(chǎn)生的心音經(jīng)過組織的介導(dǎo)傳到胸壁表面，其中以骨傳導(dǎo)最好，第一心音和第二心音之間的間隔很小，若被采集者有心雜音，則根本無法區(qū)分是雜音還是正常的心音。心音是心臟及心血管系統(tǒng)機械運動狀況的反映，其中包含著心臟各個部分本身及相互之間作用的生理和病理信息。心音信號的識別與分類對心血管系統(tǒng)疾病的診斷具有重要的意義，其準(zhǔn)確性、可靠性的好壞決定著診斷與治療心臟病患者的效果。早期的心音識別與分類是醫(yī)生根據(jù)聽診結(jié)果來完成的，顯然這一過程具有一定的主觀性且可靠性不高。隨著信號處理與分析技術(shù)的不斷發(fā)展，對心音的研究也逐步由定性分析進入

18、了定量分析的階段。心音圖將心臟聽診形象化，提高了心血管疾病的診斷水平，對于了解心血管功能、選擇治療、判斷病理生理以及研究某些疾病的機理都提供了很有價值的資料3。隨著自然與社會環(huán)境的不斷變化，與人們生活習(xí)慣有關(guān)的心臟疾病逐年增多。自 1985 年來，心臟疾病成為世界第二大高死亡疾病4。因心音來自于人體內(nèi)部，不容易被復(fù)制或模仿，同時還具有獨特性，個體的不同，心音信號的表現(xiàn)形式也不相同。對其進行檢測分析，可以達到對身份進行識別和驗證的目的。此外，通過聽取心音，也可以獲得用以判斷心臟疾病的相關(guān)信息。心音信號屬于強噪聲背景下的人體微弱生物信號 ，由于心音信號是由復(fù)雜的生命體發(fā)出的不穩(wěn)定的自然信號，容易受

19、到人體諸多因素的影響。因此心音的傳導(dǎo)比一般聲音在單一介質(zhì)(如空氣)中傳導(dǎo)要復(fù)雜一些。心音有以下幾個特性: 心音的響度，即心音的強弱，同樣是由心音的振幅大小所決定，振幅大心音響(強)，振幅小則心音輕(弱)。心音的頻率反應(yīng)為音調(diào)的高低，心音的頻譜約為(11000)hz 之間，一般將120hz 以上劃為高頻，(12080)hz 之間為中頻，(3080)hz 之間為低頻5。1 13 3 matlabmatlab 環(huán)境采集和分析心音信號的可行性環(huán)境采集和分析心音信號的可行性上文已經(jīng)提到，心音信號的分析對于心血管疾病的臨床診斷具有重要的理論意義和實際意義。然而，各種原因阻礙了心音信號的采集和分析的利用和發(fā)

20、展，具體如下：第一， 心音的產(chǎn)生機制在目前為止仍然處在爭論之中，臨床上很少單憑聽診做出診斷； 第二， 目前只是定性的分析心音，缺少定量的心音分析技術(shù)； 第三，診斷結(jié)果容易受到醫(yī)生的祝愿判斷影響，有些醫(yī)生常常不能清楚的分辨出大量的低頻音部分，而這些低頻音中往往含有大量有診斷意義的成分，大部分情況下只能是有經(jīng)驗的心臟病專家，才能夠通過聽診對心臟的狀態(tài)做出正確的評價和診斷。第四，最后也是最重要的一點，傳統(tǒng)聲學(xué)聽診只能臨床聽診，不能夠把心音的病理信息詳細記錄下來，為后面的心音診斷和分析提供有效的參考。 各方面的資料顯示，在心音信號的采集和分析的研究中，國外有比較成熟的理論研究和實際的產(chǎn)品，然而在國內(nèi)，

21、這方面的研究還不成熟，采集和分析心音信號的儀器還有很多的不足之處。心音信號是十分微弱低頻生理信號，信號弱、噪聲強、頻率窄、隨機性強，容易受到人體諸多因素的影響，心音檢測過程中容易產(chǎn)生各種背景噪聲，如何獲取準(zhǔn)確的心音信號是實現(xiàn)心臟病無創(chuàng)診斷的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于心音的頻率一般在 5600hz 左右。在 matlab 環(huán)境進行信號處理可以方便的調(diào)用 matlab 提供的函數(shù)，運用簡單的語句就可以實現(xiàn)極為復(fù)雜的運算，加快了信號處理的進程，matlab 還提供 gui 的功能，便于用戶設(shè)計友好的交付界面7，由此可知，利用matlab 分析心音信號具有一定的優(yōu)越性?；诖?，本文從理論和 matlab 仿真

22、兩方面進行了分析，驗證了該方法理論上的可行性,并用 matlab 軟件 lmi 工具箱仿真證明了結(jié)果的有效性和可行性。然后介紹了在對心音信號進行 ad 轉(zhuǎn)換之前對信號進行預(yù)處理的必要性，信號的預(yù)處理主要包括進行濾波、去除噪聲等方面。本文提出一種基于希爾伯特變換的心音包絡(luò)提取方法，并在提取出的心音包絡(luò)信號中識別第一心音（s1）與第二心音（s2） ，并提取了包絡(luò)的時域特征參數(shù)，然后用小波分析的方法對信號進行時域分析，利用 matlab 提供的 fft 函數(shù)，對信號進行頻域分析，并得到信號頻譜圖，最后對整個過程進行了總結(jié)。本文基于 matlab 對心音信號進行采集和分析，是在普通 pc 機上進行，該

23、過程的系統(tǒng)框圖如 圖 1 所示：圖 1 基于 matlab 的心音分析儀的系統(tǒng)框圖無線心音檢測裝置心音采集心音去噪心音分析心音輸出人性化操作界面心音信號發(fā)生器2.2. 心音信號的采集與預(yù)處理心音信號的采集與預(yù)處理2.12.1 心音信號的采集心音信號的采集心音信號通過心音傳感器采集，經(jīng)過前置差分放大，再經(jīng)過高通濾波、陷波、低通濾波等，初步濾掉信號中混雜的工頻和其它一些干擾噪音(比如呼吸，傳感器摩擦等產(chǎn)生的噪音等)，接著把心音信號放大到合適的幅度，借助 pc 錄制心音音頻文件。其采集與分析系統(tǒng)原理圖為：圖 2 心音信號采集與分析系統(tǒng)原理圖為了增加傳感器的便捷性，同時可以降低成本，本文利用 pc，在

24、操作系統(tǒng)下，借用第三方軟件，直接錄制心音音頻，然后將采集到的結(jié)果先保存在電腦上，再進行處理。雖然在大部分的多媒體應(yīng)用程序中并不需要使用底層音頻函數(shù)，但在利用 matlab 對音頻數(shù)據(jù)進行分析時，就必須使用底層音頻函數(shù)。底層音頻函數(shù)主要指 wav 音頻函數(shù)。由于 wav 采用 riff 文件格式，因此使用底層音頻函數(shù)時，經(jīng)常需要利用多媒體文件輸入/輸出函數(shù)來打開以及讀和寫 wav 文件數(shù)據(jù)。所以在進行心音處理前，還要把錄制的 mp3 格式的心音轉(zhuǎn)換為 wav 格式。 在使用心音傳感器采集人體心音時還必須遵守下列心音采集規(guī)范： 1、心音傳感器必須使用彈性固定帶或粘接膠帶平穩(wěn)置于測量部位，防止因人體

25、呼吸時胸腔起伏，或者手持傳感器與人體皮膚發(fā)生相對位移（摩擦、擠壓） 。 2、正確選擇心音采集部位。如重點檢測第一心音，傳感器置于人體前胸第五肋間心尖搏動最強點（正常在心尖部，即左鎖骨中線內(nèi)側(cè)第五肋間處） 。心臟增大時，心尖向左或左下移位。 3、測試心音時應(yīng)在安靜的環(huán)境中進行，被測者不能說話，不能晃動身體，盡量避開噪聲及振動源。 lcd心音傳感器放大與濾波電路a/d 采集matlab數(shù)據(jù)存儲電源pc4、使用傳感器時，輕拿輕放，嚴(yán)禁劇烈碰撞，甩打傳感器，禁止用手按壓傳感器的敏感面。心音信號通過心音傳感器拾取（心音傳感器的原理在前面已有說明，在此不再贅述） ，然后直接送到模擬信號處理電路，采取一系列

26、措施濾除干擾，并將心音信號放大到合適的幅度，送給 a/d 轉(zhuǎn)換器處理。a/d 轉(zhuǎn)換得到的數(shù)據(jù)送到單片機，然后由串行通信接口發(fā)送到上位機。電源電路大部分采用樂陽市明威電源廠的開關(guān)電源。而心音傳感器的電源和單片機的電源則用 ttl 電路轉(zhuǎn)換成相應(yīng)所需的電壓值。其中模擬信號處理電路為5v 供電，a/d 轉(zhuǎn)換電路、串行通信接口由+5v 供電、單片機電路為+3.3v 供電、而心音換能器則由單獨的+6v 供電。圖 3 心音信號采集系統(tǒng)功能框圖2.22.2 心音信號樣本采集圖心音信號樣本采集圖利用 matlab 對音頻信號進行采樣，采樣結(jié)果如圖 4 與圖 5：原始信號模擬信號處理 自適應(yīng)放大音頻a/d真有效

27、值電路c8051f020制控制器片內(nèi)a/d 串口通信接口pc機液晶顯示電路鍵盤音頻 a/d 音頻模擬開關(guān)回放電路耳機輸出電源電路圖 4 樣本 1 波形圖圖 5 樣本 1 頻率特性圖由以上兩幅圖可以看出，由于信號采集過程中，程序復(fù)雜，所以心音中的噪聲很大，心雜音很多，對心音影響很大。心音信號中的噪聲主要包括有 2 類:一類是由呼吸、病人的移動、心尖搏動及其他環(huán)境因素引起的噪聲,這類噪聲是通常意義上的噪聲；另一類噪聲是指舒張期或收縮期存在的雜音,這些雜音不利于對包絡(luò)的提取,也被作為一種“噪聲”7。呼吸，病人的移動等主觀因素都可能引起噪聲，因此在測量前應(yīng)該使病人充分放松，采取舒適體位。同時，測量環(huán)境

28、和測量設(shè)備更容易引起噪聲。由于心音測量中采用的心音傳感器靈敏度較高，當(dāng)環(huán)境中有噪音時，傳感器會同時接收噪聲信號，并將其送入放大器而進入測量系統(tǒng)，使心音信號中混進干擾信號；另一方面，由于心音信號很弱，傳感器與測量對象直接接觸產(chǎn)生的摩擦噪音也會隨測量信號一起進入測量系統(tǒng)。此外，儀器本身的缺陷還會導(dǎo)致產(chǎn)生諸如電子器件的離散噪聲，電阻的熱噪聲等噪聲。工頻干擾是生理信號測量中普遍存在的一種噪聲，它主要是由電源和測量環(huán)境周圍存在的電磁輻射產(chǎn)生的。儀器本身可能受到工頻干擾的影響，在處理測量信號時將工頻干擾一并放大，此外，測量信號還將受到工頻信號的調(diào)制，使信號帶有毛刺。另外，在對采集到的心音進行音頻格式轉(zhuǎn)換時

29、，也有可能引入噪聲8。因此,有必要對心音信號進行預(yù)處理,去除各類噪聲,保留心音的基本成分-第一心音(s1)和第二心音(s2),以利于心音包絡(luò)的提取。2.32.3 心音信號的預(yù)處理心音信號的預(yù)處理2.3.1 時域加窗頻域濾波在采集心音的過程中干擾噪聲總是會不可避免地被引入，而其主要來源于環(huán)境噪聲、工頻噪聲、對象皮膚與采集設(shè)備的摩擦音、儀器本身的聲音等10。心電信號是一種微弱的生物電信號，由于干擾信號的存在，會降低心音分析的精度和準(zhǔn)確度，在將音頻信號進行 a/d 轉(zhuǎn)換之前，需要對信號進行預(yù)處理。如何濾除干擾是需要重點考慮的問題，所以需要對心音進行濾波。常用的濾波手段是信號的時域頻域變換分析，一般采

30、用的方法是時域加窗頻域濾波12。經(jīng)過多次實驗，本文最后選擇巴特沃思帶阻濾波器消除心音信號中的工頻干擾。構(gòu)建的帶阻濾波器如圖 6 所示：圖 6 心音樣本 1 濾除工頻后的波形2.3.2 小波軟閾值濾波小波軟閾值去除噪聲就是在小波分解后，對小波系數(shù)設(shè)置閾值，在眾多小波系數(shù)中，把絕對值較小的系數(shù)設(shè)置成零，而讓絕對值較大的系數(shù)保留或收縮，然后對閾值處理后的系數(shù)進行小波逆變換，直接進行信號重構(gòu)，即可達到去噪的目的18。該方法是基于這樣一個思想：信號對應(yīng)的小波系數(shù)包含有信號的重要信息，其幅值較大，但數(shù)目較少，而噪聲對應(yīng)的小波系數(shù)是一致分布的，個數(shù)較多，但幅值小。因此，采用 db3 小波將信號進行 8 層分

31、解，由于信號的采樣頻率為11025hz，將 1、2、3 層信號舍棄，將 4 到 8 層的信號的高頻成分進行軟閾值濾波后進行重構(gòu)，各層頻率范圍為：表 1 db3 小波 8 層分解后各層分量對應(yīng)的頻段范圍 單位：hz分解層數(shù)近似分量細節(jié)分量第 1 層0275627565512第 2 層0137813782756第 3 層06896891378第 4 層0348348689第 5 層0172172348第 6 層08686172第 7 層0434386第 8 層021.521.543至此，對心音信號的預(yù)處理已完成，在 a/d 轉(zhuǎn)換器的輸入端得到了幅度適當(dāng)、波形清晰穩(wěn)定的心音信號。下圖為 a/d 轉(zhuǎn)換

32、器輸入端的心音波形：圖 7 a/d 轉(zhuǎn)換器輸入端的心音波形3.3. 心音信號的分析心音信號的分析3.13.1 心音信號的時域分析心音信號的時域分析3.1.1 希爾伯特變化提取包絡(luò)心音的包絡(luò)反映了心臟工作過程中各種振動的幅度以及幅度的持續(xù)時間。心音包絡(luò)在對于心血管疾病的治療具有重要的參考價值，提取心音包絡(luò)是心音的重要研究內(nèi)容之一。目前，提取心音包絡(luò)的主要方法有香農(nóng)包絡(luò)、希爾伯特包絡(luò)、同態(tài)濾波包絡(luò)。在這里我們采用希爾伯特包絡(luò)法對信號求取包絡(luò)。希爾伯特變換可以把一個實信號表示成其頻譜僅在正頻域有值的復(fù)信號(解析信號),對研究實信號的瞬時包絡(luò)有重要意義13。希爾伯特變換實質(zhì)上是一個線性時不變系統(tǒng)的輸出

33、，它只改變信號的相位，不改變其能量和功率。 對實信號 s(t)，其希爾伯特變換記為 s (t )，定義為：14?？梢詃ttstsxx-)(1)(看出,希爾伯特變換本質(zhì)上是一個理想的 90移相器。由實信號 s(t)作實部,其希爾伯特變換 s (t )作虛部，構(gòu)成的復(fù)信號 z(t)即為 s(t)的解析信號，即 z(t)=s(t)+j s (t )。對 z(t)求模就可得到實信號 s(t)的包絡(luò)。 對經(jīng)過預(yù)處理的心音信號利用希爾伯特變換提取包絡(luò)，得到的圖形如圖 9 所示。從圖中可以看出，得到的心音包絡(luò)存在一個問題，在 s1,s2 包絡(luò)的內(nèi)部，有許多過于小的極值點，它們的存在是不利于對心音信號進行進一

34、步的分析的。出現(xiàn)這些極值點的原因是 s1,s2 是由幾部分組成的，各部分之間存在很小的時間間隔。在計算 s1,s2 的時限時，不用考慮其內(nèi)部情況。因此可以將這些極小值點濾除或者增大其幅值，使其不會影響 s1,s2 時限的計算。本文利用三次樣條插值，連接這些極大值點得到 s (t )的上包絡(luò)線 h(t)，h(t)就是最終得到的心音包絡(luò)。圖 8 最后提取的包絡(luò)得到心音包絡(luò)后，可以求出時域特征參數(shù)：s1，s2 的時限 s1h，s2h 和 s1,s2 的峰值 s1h,s2h,以及心動周期 hrt：表 2 心音樣本的特征值（ms）s1hs2hhrts1hs2h樣本 1113.471.9960.90.88

35、90.890樣本 2124.7831930.20.6750.643樣本 3105.978.91003.90.7010.6343.1.2 小波分析求時域分布傅里葉變換在對信號進行頻域分析中有廣泛的應(yīng)用，但它有一定的限制條件：必須是線性系統(tǒng)或平穩(wěn)性數(shù)據(jù)，否則，得到的結(jié)果將失去物理意義。這是因為傅里葉變換使用的是固定的基函數(shù)15。為了分析非平穩(wěn)的時變的信號，人們在此基礎(chǔ)上對基函數(shù)的形狀，寬度進行了改變，發(fā)展得到了新的分析方法：小波分析。因此，可以說小波分析法基于傅里葉變換，但在應(yīng)用上卻不僅限于平穩(wěn)信號。小波變換是用數(shù)學(xué)變換分析信號的一種方法16。在分析低頻長時信號時，時間分辨率很低，頻域分辨率很高。

36、小波變換的局部化特性是比較好的，這種局部特性反映在頻率域和空間域兩方面。本文使用了小波變換對心音信號分解重構(gòu)獲得相應(yīng)帶的重構(gòu)信號，這些信號反映了不同頻帶的心音信號成分特征。同時對信號進行一系列尺度的連續(xù)小波變換，可得到信號在每個尺度下能量隨時間的分布圖，根據(jù)尺度和頻率的對應(yīng)關(guān)系，可得到信號在任意時刻能量隨頻率的變換情況。圖 9 是利用連續(xù)小波對心音信號樣本進行分析得到的時頻表示圖和三維圖譜： 圖 9 樣本 1 時頻域分布圖從心音樣本 1 的時域分布圖可以看出，通過不同心音信號的時頻域分布圖比較得出：不同的心音信號時頻域分布有一定區(qū)別。正常的心音信號主要能量集中在第一心音上，且只有 1 個尖峰，

37、而第二心音的能量約占第一心音能力的 40%-70%。而異常心音不管是在能量比上，還是第一心音的區(qū)別上，都有明顯不同。尤其是第一心音尖峰的多少，尖峰與頻率的關(guān)系，都和病理有聯(lián)系。而第二心音明顯的給出特征則在房室瓣病變上，在這種病理心音上，第二心音提供的病理信息比較明顯，這和病理心音的產(chǎn)生機理有關(guān)。3.23.2 心音信號的頻域分析心音信號的頻域分析3.2.1 頻域分析對心音信號進行分析需要得出第一心音與第二心音之間的間隔和心跳的頻率，為此就需要把信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域中進行觀察所以需要對信號進行傅里葉變換，利用 matlab 提供的 fft 函數(shù)，對信號進行頻域分析，得到信號頻譜圖如下圖 10 所示

38、?？梢钥闯鲂盘柕念l率主要集中在 0 到 100hz：圖 10 心音信號頻譜特性3.2.2 小波分解小波分解在心音的身份識別、心音的診斷檢測、心音的特征提取面應(yīng)用尤其突出。不同心臟疾病的心音信號在各分解頻帶上具有不同的能量分布， 可將小波包系數(shù)的能量作為心音信號的特征向量。將希爾伯特變換和小波分析結(jié)合起來，可提高提取信號包絡(luò)信息的精度17。對心音分裂信號進行分解， 然后再特定曾進行重構(gòu)，可以檢測出分裂不明顯的心音分裂信號。用離散小波變換對心音信號進行分解然后從樣本中提取特征值再將選取的特征值輸入到前饋型網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和識別，可以對心音進行診斷。本設(shè)計采用常用于心音信號分析的 db3 小波進行信號的

39、分解，分解層數(shù)為 8 層。下圖所示為其中三層的信息：圖 11 心音信號小波分解的其中三層細節(jié)信息結(jié)論結(jié)論本文結(jié)合 matlab 編程實現(xiàn)了信號的去噪處理，達到了預(yù)期的效果，其性能完全能滿足一般性的實驗研究，并為低成本構(gòu)建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供了一種新思路。本文是利用的 matlab script 節(jié)點進行小波去噪，流程為：matlab script 節(jié)點位于函數(shù) 數(shù)學(xué) 腳本與公式 腳本節(jié)點 matlab 腳本。使用 matlab 只需根據(jù)采集信號的特點選擇合適的函數(shù)和命令，就可以實現(xiàn)信號的去噪處理19。圖 12 為利用本文研究的系統(tǒng)經(jīng)過小波軟閾值濾波以后采集到的樣本 1 的心音信號，從圖可見，在沒有

40、去除噪聲前第一心音（s1）和第二心音（s2）之間的噪聲干擾比較嚴(yán)重，分辨不出來，經(jīng)小波濾除噪聲后，可以看出信號的基線變窄了，信號更為清晰，噪聲基本濾除，同時較好的保留了原始的心音信號，信號各部分的特征比較明顯。得到的如下圖所示：圖 12 小波軟閾值去噪過后的心音信號參考文獻參考文獻1 黃政欽.心音心電采集系統(tǒng)設(shè)計與信號處理d.云南大學(xué)，2014.052 林旭梅 葛廣英 matlab實用教程 中國石油大學(xué)出版社3 丁劍冰 成謝鋒 基于時域邊界估計的心音信號分段算法4 王海濱，江鐘偉，董秀成，等基于聽診器的心音采集解析系統(tǒng)j生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志，2009，26(2)：2822875 潭江平 心音信號

41、采集和分析系統(tǒng)的研制6 何海浪 基于matlab的心音信號處理7 許曉飛 林勇 嚴(yán)彬彬 基于希爾伯特變換-黃變換的心音包絡(luò)提取8 周靜 心音信號分析方法的研究及其分析系統(tǒng)的開發(fā)9 陳國強 心音信號的提取和處理研究10元秀華，謝定，吳承德心音信號測量中的噪音干擾分析與濾除方法j中國現(xiàn)代醫(yī)學(xué)雜志，1999，9(6)：656711周紅標(biāo) 蔣鼎國 柯永斌 范曹龔 基于stc單片機和labview的心音信號檢測系統(tǒng)12李天生 心音采集與分析方法研究13薛年喜.matlab在數(shù)字信號處理中的應(yīng)用m.北京清華大學(xué)出版社，2008,0114尹明 王燕 劉欣 心音的降噪預(yù)處理和基于hht的特征分析研究15陳愛東

42、 董德智 快速傅里葉變換在數(shù)字信號分析與處理中的應(yīng)用16wang yongde , wang jun the basis of random signal analysism beijing: publishing house of electronics industry, 2003117陶冶薇，張會香.基于labview的心音多功能分析儀j.南京郵電大學(xué)學(xué)報，2012,32（4）：75-7918張維強，宋國鄉(xiāng).基于一種新的閾值函數(shù)的小波閾值信號去噪j西安電子科技大學(xué)學(xué)報，2004，31(2) ：29629919郝張紅，劉先勇，袁長迎.小波去噪及其在labview中的實現(xiàn)j.現(xiàn)代電子技術(shù)，2

43、008,27（7）：166-170.附附 錄錄代碼代碼 1 1 fftfft 變換變換l=length(x);nfft=2nextpow2(l);y=fft(x,nfft)/l;f=fz/2*linspace(0,1,nfft/2+1);axes(handles.axes1);plot(f,abs(y(1:(nfft/2)+1); 代碼代碼 2 2 sfftsfft 變換變換n=length(xy);nw=3000; l=nw/2; ts=round(n-nw)/l)+1; nfft=128; tf=zeros(ts,nfft); for i=1:ts xw=xy(i-1)*l+1:i*l+l

44、); temp=fft(xw,nfft)/l; tf(i,:)=temp; endaxes(handles.axes6);mesh(abs(tf);代碼代碼 3 3 小波分解及軟閾值濾波小波分解及軟閾值濾波layer=8;c,l=wavedec(y,layer,db3); cd1=detcoef(c,l,1);cd2=detcoef(c,l,2); cd3=detcoef(c,l,3);cd4=detcoef(c,l,4);cd5=detcoef(c,l,5);cd6=detcoef(c,l,6);cd7=detcoef(c,l,7);cd8=detcoef(c,l,8);axes(handles.axes2);plot(cd4,b);title(小波分解的第四層的高頻部分);axes(handles.axes3);plot(cd5,b);title(小波分解的第五層的