VMD与多小波心音分割定位技术在无ECG参考下的应用

"该文档介绍了一种基于振动模态分解（VMD）和多小波的心音分割定位方法，旨在解决可穿戴心音检测设备在复杂环境下采集到的心音信号受干扰的问题。传统方法依赖心电图（ECG）作为参考，但此方法增加了硬件复杂度，且不适用于所有情况。因此，研究者转向使用心音信号本身作为唯一的信号源进行处理。文档阐述了当前心音信号处理流程，包括去噪、特征提取和分类，以及分割定位。在去噪方法中，除了传统的频域滤波，还提到了时频域分析工具如短时傅里叶变换（STFT）、维格纳-维尔分布、科恩类、小波变换和S变换。其中，S变换在某些方面优于STFT，但在高频分析上不如小波变换。另外，文档也提到了盲源信号分离技术，如经验模态分解（EMD）和小波变换在处理心音信号中的应用。" 在这个基于VMD和多小波的心音分割定位方法中，首先，振动模态分解被用来将复杂的心音信号分解为多个简化的模态分量，这些分量代表了信号的不同频率成分。VMD的优势在于能够处理非线性和非平稳信号，有助于从噪声中提取有用信息。接着，多小波分析被应用，多小波是一种扩展的小波变换，它允许在不同尺度和频率上同时进行分析，提供了更好的时频分辨率，能更准确地捕捉心音信号的瞬时变化。 去噪是心音信号处理的关键步骤，因为心音信号通常受到多种干扰，如其他生理音、背景噪声、工频干扰以及运动伪影。VMD和多小波的结合使用，可以在去除这些干扰的同时，保留心音信号的主要特征。特征提取通常涉及识别心音信号的特征点，如第一心音（S1）和第二心音（S2），这对于心跳周期的分割和心率计算至关重要。 分类阶段，通过分析提取的特征，可以将心跳周期划分为不同的部分，例如心动周期的四个阶段：P波、QRS波群、T波和心音期。这有助于识别异常心音或心跳，进一步辅助心脏疾病的诊断。 盲源信号分离技术，如EMD，是一种数据驱动的方法，它通过迭代过程将混合信号分解为一系列内在模态函数（IMFs），每个IMF对应信号的一个独立成分。这种方法对于分离心音信号和背景噪声特别有效，尤其适合处理非线性、非平稳信号。 该文档介绍的心音分割定位方法结合了VMD和多小波的先进技术，旨在提供一个无需依赖ECG的高效心音处理流程，提高心音监测的准确性，从而对心脏健康状况做出更可靠的评估。这种方法对于提升可穿戴设备在复杂环境下的心音监测性能具有重要意义。