Matlab平台下心音信号分析特征提取及其比较研究

本研究论文探讨了基于MATLAB的心音信号分析，针对心血管疾病研究中的重要性，特别是在诊断和基础研究方面。随着生活质量的提高，心血管疾病发病率上升，而心音作为心脏活动的物理表现，蕴含着丰富的生理和病理信息。论文的重点在于第二心音（S2）的分析，它是由心室舒张、主动脉瓣和肺动脉瓣关闭以及房室瓣开启时产生的，包含了多种频率成分。 首先，作者讨论了心音信号分析的预处理技术，特别提到由于硬件采集过程中存在严重干扰，如工频噪声、呼吸声和白噪声，这些问题严重影响了后续的分析。为了解决这个问题，论文采用了小波多分辨率分析，利用小波变换的特性对心音信号进行去噪。经过实验，发现采用eoif5小波进行5层分解，并结合软阈值和固定阈值处理，能够有效去除噪声，确保信号的准确性。 其次，论文还关注了心音信号的时间变异性，通过对心音信号的不同分析方法，如短时傅立叶变换和AR模型的功率谱分析，研究了这些方法在捕捉心音特征如频率成分上的优劣。这对于根据研究目标选择合适的分析策略至关重要。结果显示，第二心音由主动脉瓣（A2）和肺动脉瓣（R）两个主要成分构成，并且异常情况下，这两个成分的频率比正常情况有所升高。此外，还发现了第二心音中存在低频、幅度低、持续时间较长的成分，这是异常心音的重要标志。 通过这些分析，论文不仅提供了对第二心音特征频率的提取方法，还为心脏病的临床诊断提供了有价值的参考依据。该研究对于心血管疾病的早期识别和预防具有实际意义，展示了MATLAB作为一种强大的工具在医疗信号处理领域的应用潜力。