心音信号的去噪,分割,使用于归一化平均香农能量法提取心音信号,matlab实现

时间: 2024-03-06 19:51:10 浏览: 202
对于心音信号的去噪和分割,可以采用数字信号处理的方法。以下是一些基本的步骤: 1. 预处理 读取心音信号,并对其进行预处理。预处理包括:直接去除直流分量,归一化,滤波等。 2. 去噪 心音信号中可能含有噪声,可以通过去噪的方式提取出纯净的心音信号。常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。在实现中,可以选择一种或多种方法进行去噪。 3. 分割 将心音信号分割成若干个小片段,以便进行后续的处理。分割的方法可以采用阈值法、基于能量的方法等。以阈值法为例,可以通过设置一个适当的阈值将心音信号分为多个部分。 4. 特征提取 在分割的基础上,可以对每个小片段进行特征提取。常用的特征包括短时能量、短时平均幅度、短时自相关函数等。在实现中,可以选择一种或多种特征进行提取。 5. 归一化 为了将不同心音信号进行比较,需要对提取的特征进行归一化。常用的归一化方法包括最大最小值归一化、零均值单位方差归一化等。 6. 平均香农能量法提取心音信号 在完成上述步骤之后,可以使用平均香农能量法提取心音信号。该方法通过计算每个小片段的香农能量来提取心音信号。具体实现过程可参考以下代码: ``` % 读取心音信号 [x,fs] = audioread('heart_sound.wav'); % 预处理 x = x - mean(x); x = x / max(abs(x)); % 去噪 y = medfilt1(x, 100); % 分割 th = 0.2; s = sign(y-th); idx = find(diff(s)==-2)+1; idx(end+1) = length(y); winlen = 256; nwin = fix((length(y)-winlen)/(winlen/2))+1; X = zeros(nwin, winlen); for k = 1:nwin X(k,:) = y((k-1)*(winlen/2)+1:(k-1)*(winlen/2)+winlen); end % 特征提取 E = sum(X.^2,2); ZC = sum(abs(diff(sign(X))),2); SC = sum(abs(X),2); % 归一化 E = (E - min(E)) / (max(E) - min(E)); ZC = (ZC - min(ZC)) / (max(ZC) - min(ZC)); SC = (SC - min(SC)) / (max(SC) - min(SC)); % 平均香农能量法提取心音信号 p = 0.5; ElogE = E .* log2(E); ElogE(isnan(ElogE)) = 0; ElogE(isinf(ElogE)) = 0; H = -sum(ElogE); Hnorm = H / log2(length(E)); idx1 = find(Hnorm < p); idx2 = find(Hnorm >= p); X1 = X(idx1,:); X2 = X(idx2,:); X1mean = mean(X1,1); X2mean = mean(X2,1); ``` 在以上代码中,心音信号被读取并进行了预处理、去噪和分割。然后,分别计算了每个小片段的短时能量、短时过零率和短时平均幅度,并进行归一化。最后,通过平均香农能量法提取心音信号。
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