基于低频的单心动周期分割与MFCC特征提取系统提升心音识别效率

在当前医疗大数据与机器学习驱动的心音识别系统研究领域，单心动周期的精确分割和特征提取是一个关键环节。传统的处理方法，如人工截取或依赖同步心电信号进行分割，不仅效率低下，而且极大地限制了系统的实用性和易用性。为了克服这些问题，本文介绍了一种创新的解决方案——基于低频提取的单心动周期分割与Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)特征提取嵌入式硬件系统。 MFCC是一种广泛应用于语音识别中的信号处理技术，它通过将音频信号转换为一组代表其频率特征的系数，可以有效地捕捉到心音信号的独特模式。在本研究中，该系统采用了低频信息来指导周期分割，这是因为心音信号的低频成分通常与心脏活动的周期性有更强的关联。这种方法不仅可以提高分割的准确性，达到98.3%的高精度，还能减少对信号纯净度的严格要求，因为低频提取更具鲁棒性，能适应一定程度的噪声。 这个嵌入式硬件系统的优势在于其高效性和实用性。它能够在实时环境下自动完成单心动周期的分割和特征计算，减少了人工干预的需求，提高了系统的自动化程度。此外，由于硬件实现，它降低了对存储成本的影响，使得大规模数据分析成为可能，对于心血管疾病等疾病的早期检测和管理具有实际价值。 值得一提的是，本文的研究背景是在心血管疾病日益严重的背景下，传统的医学检查手段如心电图、血常规和成像技术存在局限性，而大数据和机器学习的结合为非侵入式的心脏健康监测提供了新途径。近年来，通过心音识别的研究，特别是使用神经网络技术如心音小波神经网络，已经验证了心音作为疾病标志物的潜力，尤其是在早搏等心脏异常的检测上。 该单心动周期分割及MFCC特征提取系统不仅解决了现有心音识别系统面临的难题，还为心血管疾病监测和预防提供了强大工具。随着技术的进步和深入研究，这类嵌入式硬件系统有望在未来的医疗健康领域发挥更大的作用。