摘要：随着现代物质生活水平的提高，心血管疾病的死亡率居于各类疾病死亡率之首，严重威胁着人们的身体健康，因此心音信号特征提取处理是心血管疾病无创诊断的基础和前提。为了寻找良好性能的特征、提取重要的参数和提高识别系统的性能各种科学的算法应运而。本文采用基于MATLAB软件的心音信号的小波去噪的解决方法，首先对MATLAB软件的特点和心音信号的基础理论进行了简要的介绍，从理论和MATLAB仿真两方面进行了分析；然后介绍了在对心音信号进行预处理的必要性，并运用小波变换和阈值去噪法；将小波的分解与重构，功率谱结合等方法结合，将心音信号的特征提取并对比分析；将输入的心音信号通过线性变换系统处理为加性信号，用基于mel频率的倒谱系数进行特征分析；对心音信号使用经验模式分解（EMD）可得到心音信号的一系列本征模函数，提取本征模函数的过程就是降低心音信号的冗余度的过程；最后进行MATLAB程序仿真，得到实验结果。本文主要研究提取心音信号的特征，对正常和异常的心音信号做出对比判断，从而辅助心脏疾病的临床诊断。

关键词：心音信号；MATLAB；去噪；小波特征；mel倒谱特征；EMD算法

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景及意义-1

1.2 国内外研究发展现状-1

1.3 本文的主要内容-3

2 心音信号特征提取系统整体方案-4

2.1 系统基本概述-4

2.2 系统框架图及实现-4

3 心音信号提取方法的基本原理和实现-5

3.1 心音信号的预处理-5

3.1.1 心音信号的读取-5

3.1.2 小波变换及阈值消噪法-6

3.2 基于小波变换的特征提取法-7

3.2.1 基本原理-7

3.2.2 基于小波变换的特征提取结果分析-8

3.3 基于mel倒谱的特征提取法-9

3.3.1 基本原理-9

3.3.2 基于mel倒谱的特征提取结果分析-10

3.4 基于EMD算法的特征提取-11

3.4.1 基本原理-11

3.4.2 基于EMD算法的特征提取结果分析-11

4 心音信号特征提取系统界面设计-13

4.1 图形用户界面设计-13

4.2 菜单选择-13

结    论-16

参 考 文 献-17

附录A 程序-18

致    谢-22