改进希尔伯特-黄变换提升心音信号特征分析效率

本文主要探讨了"基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析"这一主题，它是一种在复杂环境下如运动干扰下研究心电信号的高效方法。希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种非线性时间频域分析工具，特别适用于处理非平稳信号，如心音信号，这种信号在生理过程中表现出明显的时变特性。 文章首先提出了改进的HHT算法，旨在提高对心音信号特征提取的精确性和速度。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）作为HHT的基础，通过分解信号为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），有效地捕捉信号的内在频率成分及其演变过程。通过在典型振动信号上的应用，验证了这种方法在提取心音信号特征方面的有效性。 接着，文章针对两例标准心音进行了希尔伯特谱分析，这是一种能够同时展示信号的时域和频域信息的技术。通过仿真得到了心音信号的时频谱和边际谱，这些图形直观展示了心音信号随时间的变化趋势以及其在不同频率范围内的分布情况。结果显示，改进的HHT方法能够清晰地反映出心音的动态特性，这对于后续的心音分类和识别任务具有重要的指导意义。 本文的关键词包括心音、希尔伯特-黄变换、经验模式分解以及希尔伯特谱分析，它们共同构成了研究的核心内容。整个研究不仅提供了分析心音信号的新途径，而且对信号处理领域的其他非平稳信号分析也具有潜在的应用价值。 这篇论文通过对改进的HHT技术在心音信号特征分析中的应用，展示了其在实际问题中的实用性，并为医学信号处理和生物电信号分析的研究者提供了一个有效的方法论支持。通过这种方式，可以更深入地理解心音信号的内在结构，从而促进相关领域的技术进步和临床诊断的准确性。