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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