心音信号处理

目录1.概述 (1)1.1 心音信号及MA TLAB简介 (1)1.2 设计目的 (4)1.3 设计任务 (4)2.设计流程 (4)2.1 设计方案选择 (4)2.1.1预处理方法的选择 (4)2.1.2时域分析 (6)2.1.3频域分析 (6)2.2 MA TLAB仿真结果及分析 (7)2.2.1预处理的结果及分析 (8)2.2.2时域分析的结果及分析 (11)2.2.3频域分析的结果及分析 (12)3.总结 (15)4.设计心得与体会 (16)1.概述1.1 心音信号及MATLAB简介心音信号是指在心动周期中，心肌收缩、心脏瓣膜启闭，心室壁、大动脉瓣等被血流冲撞，引起机械振动发出的声音。

产生的声音信号通过周围组织传导到胸壁，可以通过听诊器来听诊，也可以利用传感器将心音信号转换为电信号，进行心音信号的显示和存储。

心音作为人体的一种重要的心脏、心血管生理信号，体现着和心脏等生理情况相关的信息，能够反映心脏等的生理和病理信息。

心音对于有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要的诊断价值，是评估一个人心脏功能情况的重要依据[6]。

心音的频率一般在5-600HZ左右，杂音频率可达1500HZ左右，但是人的听觉系统能够接受的声音频率为16HZ-20KHZ,而且仅对频率在1000~5000HZ频率的声音最为敏感。

心脏听诊的不足可以用心音图弥补。

心音图可以直观的显示正常和异常心音的各段持续的时间，进一步提高心脏疾病诊断的准确性。

图1.正常的心音信号的时域图正常心音按出现时间先后可以分为四个部分。

第一心音（S1)、第二心音（S2)是最常见的，此外，还有第三心音（S3)、第四心音（S4)。

临床上一般听到的是第一心音和第二心音，一些儿童、青少年以听到第三心音，有些老年人也可以听到第四心音。

第一心音（S1)产生的原因是房室瓣关闭、血流急速冲击房室瓣，主动脉壁和肺动脉壁被心室喷射出的血液撞击，引起振动。

一般在心尖搏动处最强，持续时间一般为0.1-0.12s。

心音信号的测量与处理作者：郭腾飞来源：《南北桥·人文社会科学学刊》2010年第09期摘要:本文阐述了心音信号的产生机制及成分,分析了心音信号的采集和预处理,最后对近年来心音信号的识别和分类进行了简要的说明。

关键字:心音;心音信号;心音的识别中图分类号:R4文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1672-0407.2010.09.020文章编号:1672-0407(2010)09-044-03收稿日期:2010-08-17一、引言心音是指由心肌收缩、心脏瓣膜关闭和血液撞击心室壁、大动脉壁等引起的振动所产生的声音,是心脏及心血管系统机械运动状况的反映,其中包含着心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量的生理和病理信息。

心音信号作为人体最重要的生理信号之一,对其进行定量化、系统化的分析,在基础研究和临床诊断上都有十分重要的意义。

二、心音信号的产生机制及其成分心脏的瓣膜和大血管在血流冲击下形成的湍流与涡流及其对心脏瓣膜、心房、室壁的作用所产生的振动,再加上心肌在周期性的心电活动作用下其刚性的迅速增加和减少形成的振动,经过心胸传到系统到达体表形成了体表心音,这就是对心音的发生机理的归纳[1]。

心音听诊是心脏疾病无创性检测的重要方法,具有心电图、超声心电图不可取代的优势。

正常人的心音随心脏波动呈现周期的变化,临床上可分为第一心音、第二心音、第三心音、第四心音。

第一心音和第二心音通常很容易被监听到,在某些情况下可监测到第三心音或第四心音。

第一心音发生在心脏收缩期开始,音调低沉,持续时间较长,是由心室肌的收缩,房室瓣突然关闭以及随后射血入主动脉等引起的振动而产生的;第二心音发生在心脏舒张期的开始,频率较高,持续时间较短,是由半月瓣关闭,瓣膜互相撞击以及大动脉中血液减速和室内压迅速下降引起的振动而产生的;第三心音发生在第二心音后0.1～0.2秒,频率低,它的产生与血液快速流入心室使心室和瓣膜发生振动有关,通常仅在儿童能听到,因为较易传导到体表;第四心音是由于心房收缩时血流急速进入心室,振动心室壁而引起的,振幅低[2]。

实验七心音信号检测实验一. 实验目的1. 通过实验深入了解心音信号的形成过程。

2. 掌握心音信号的特点。

3. 掌握心音信号的检测方法。

二. 实验原理随着心脏的收缩和舒张，造成瓣膜的迅速打开或关闭，从而形成了由血流湍流引起的振动，脉管中血流的加速也会造成血管的振动，这些振动传到胸腔表面就是心音。

另外，人体内部还有一些器官也会造成音响，例如呼吸时支气管与肺膜产生的声音，肠挪动杂音，孕妇的子宫杂音，胎儿的心音等。

正常情况下可有四种心音。

第一心音（S）：相当于心电图上QRS波开始后0.02～0.04秒，占时0.08～0.135秒左右。

是由心室收缩，二尖瓣关闭，三尖瓣关闭与心室收缩时，血流进入大血管引起的。

第二心音（S）：相当于心电图上T波终末部。

是由心室舒张时心室壁振动，主动脉瓣与肺动脉瓣关闭和房室瓣开放时血流自心房进入心室引起的。

第三心音（S）：相当于心电图上T波以后距S为0.12～0.20秒，占时0.05秒，频率、振幅低。

是由于心室快速充盈，心室壁振动引起的。

第四心音（S）：相当于心电图P波后0.18～0.14秒，振幅低，是由于心房收缩时血流急速进入心室，振动心室壁而引起的。

心音放大和滤波电路如图5.7.1和5.7.2所示。

图1 心音放大电路图2 滤波与整形电路三. 实验内容1. 连接电路图1和2。

2. 放大器选择适当的增益，使输出信号达到最佳效果。

3. 在示波器上观察输出信号，并记录心音信号的主要波形。

四. 实验设备及元件1. 稳压电源：1台2. 数字示波器：1台3.慢扫描示波器：1台4. 信号源：1台5. 实验电路板：1块6. 放大器：OP27（2个）AD620（3个）7. 可调电阻：10KΩ（1个）8. 电阻：2k（4个）46 KΩ（2个）47KΩ（3个）75KΩ（2个）10KΩ(6个)9. 电容：0.1μF陶瓷电容（18）、68nF陶瓷电容（4）五. 思考题1. 心音信号与心电信号有什么联系？2. 临床上心电和心音信号相结合的分析方法有什么意义？3. 人体内部其它一些器官在运动时产生的声音各有什么生理意义？。

种有效的心音信号分析方法引言在医学领域中，心音信号是评估心脏健康状况的重要指标之一。

对于初学者或非专业医学人员，心音信号的处理与分析可能是一项艰巨的任务。

尤其是在大量心音信号采集和处理过程中，处理方法的选择直接决定了结果的质量和研究成果的可靠性。

常见的心音信号分析方法在过去的几十年中，对于心音信号的处理与分析已经有了多种多样的方法。

下面将介绍几种常见的方法。

主成分分析 (PCA)主成分分析是一种数据分析方法，主要用于降维和数据可视化。

对于心音信号而言，PCA分析可以将复杂信号变换成具有更好可视化和比较性的低维度数据集。

PCA 的应用可不仅仅局限于降维和可视化，相反机器学习领域中也常用 PCA 进行特征提取，加速训练过程。

傅里叶分析傅里叶分析是另一种常见的信号分析方法，也是一种经典算法，可以通过将信号分解为频率以了解其特征。

在心音信号处理中，傅里叶分析可以通过将信号转换为频域查看峰值、频率分布等信息。

傅里叶变换后的频谱可以与其他信号进行比较，这对于进行心脏病音测量非常有用。

小波分析小波分析是一种比傅里叶分析更高级别的信号处理方法。

相对于傅里叶变换，小波变换能够更好地揭示信号的时间和频率特征。

因此，在处理噪音或包含多种频率组成的心音信号时，小波分析是一种优越的选择。

时频分析时频分析兼顾了时间域和频率域，能够更好地揭示信号的时频特征。

时频分析可以更好地解决心音信号可变性、多信号源和噪声干扰等问题。

机器学习算法机器学习算法是近年来快速发展的一种算法，利用数学模型或统计技术进行预测、分类、识别等。

在心音信号处理中，机器学习可以通过特征提取、模型训练和预测实现智能分析。

选用心音信号处理方法的建议不同的心音信号处理方法都有其优缺点，如傅里叶变换可以检查顺序和频率，但不适用于时间刻度的可变性；主成分分析可降维，但容易产生丢失数据的风险；机器学习算法可以缓解噪声和多信号源的问题，但需要大量的数据样本。

在选择方法时，需考虑具体的研究目标和数据特点，并合理结合各类算法，综合分析。

心电信号预处理原理
心电信号预处理是指在对心电信号进行分析和处理之前，对原始心电信号进行一系列的处理步骤，以提高信号质量、减少噪音和干扰，使信号更适合后续的分析和应用。

预处理的原理涉及到多个方面：
1. 滤波，心电信号通常包含各种频率的噪音和干扰，滤波是预处理的重要步骤。

常用的滤波器包括高通滤波器和低通滤波器，用于去除基线漂移和高频噪音。

滤波的原理是通过设定合适的截止频率，只保留心电信号中有用的频率成分。

2. 去噪，心电信号可能受到各种干扰，如肌肉运动、电源干扰等，需要采用去噪技术。

常用的去噪方法包括小波变换去噪、均值滤波、中值滤波等，去噪的原理是通过数学模型或统计学方法，将噪音信号与心电信号分离或抑制。

3. 基线漂移校正，心电信号中常常存在基线漂移，即信号整体偏离基准线的现象。

基线漂移校正的原理是通过计算信号的均值或斜率，将信号整体平移或调整，使得信号整体回归到基准线附近。

4. 放大，在预处理中，有时需要对心电信号进行放大，以增强信号的幅度，使得信号更易于观察和分析。

放大的原理是通过调节放大倍数或增益，使得信号幅度适合后续处理和分析的要求。

总的来说，心电信号预处理的原理是通过滤波、去噪、基线漂移校正和放大等技术手段，对原始心电信号进行处理，以提高信号质量，减少干扰和噪音，为后续的心电信号分析和诊断提供更可靠的数据基础。

人体心音实验报告结论引言心率是人体健康状况的一个重要指标，对于判断人体器官运行是否正常十分关键。

近年来，人体心音信号的研究逐渐受到重视。

本实验旨在通过采集和分析人体心音信号，了解心率与人体健康的关系。

方法实验采用了非侵入性的心音信号采集方法，利用心电传感器将心音信号记录下来，并采用信号处理技术对数据进行处理和分析。

实验对象为10名年龄在20-40岁之间的健康志愿者。

结果通过对实验数据的分析，得到以下结论：1. 心率与活动水平之间存在显著关系。

实验中发现，在静态状态下，被试者的平均心率为70次/分钟；而在运动状态下，心率明显增加，平均心率可达到100次/分钟。

这说明运动能够促进心血管系统的正常运转，加快血液循环，从而提高心率。

2. 年龄与心率之间存在相关性。

通过对不同年龄段的被试者进行心率的分析，发现随着年龄的增长，心率呈现逐渐下降的趋势。

这与人体机能逐渐减弱、新陈代谢能力下降等生理变化有关。

因此，通过监测心率可以为老年人的健康状况评估提供重要参考。

3. 不同性别的心率差异明显。

实验结果表明，女性的平均心率要高于男性，相差约5-10次/分钟。

这可能与女性的体内激素水平、心血管系统构造等生理特点有关。

4. 心率的变异性对人体健康状况有潜在的指示作用。

研究发现，心率的变异性指标越高，说明人体自主神经系统的弹性越好，有利于身体的自我调节和应激反应。

而心率变异性的降低可能与心血管疾病、精神压力增加等因素有关。

讨论本实验结果进一步验证了心率与人体健康之间的关系，并得到了一些有意义的发现。

然而，由于实验样本量较小，仅针对特定年龄段和性别的健康被试者进行了观察，因此仍然存在一定的局限性。

未来的研究可以扩大样本量、加入不同健康状态的被试者，以更全面地探究人体心率与健康的关系。

结论通过人体心音实验的结果分析，我们可以得出以下结论：1. 心率与活动水平、年龄和性别之间存在明显的关联。

2. 监测心率可以提供老年人健康评估的重要参考。

一种心音信号的数字处理方法
一、引言
心脏听诊是体检的重要部分，心脏杂音发生的时期对临床诊断具有重要价值，例如心脏收缩期中较轻的杂音一般是生理性的，而舒张期的杂音多为病理性的。

在心脏听诊时必须能够准确地区分第一、第二心音并辨认出杂音发生在哪个时相，这一直是医科听诊的难点。

利用电子信息技术可以对心音信号进行有效处理，滤去不相干的杂音及环境噪音，并放大有用的声音，为医生临床诊断提供稳定、清晰的心率数字显示及良好的心音音质，基于这种技术的电子听诊器的性能远远优于传统听诊器。

使用这种仪器，医生可选择对单个器官进行检查，只听取这一器官的声音，而无来自邻近器官的声音干扰，能获得最佳诊断效果。

二、心音信号处理电路的构成
近年来国内外多采用电子信息技术对心音信号进行处理。

早期曾采用分离元件和普通模拟电路实现电路设计，现在多用专用IC 和单片机实现，图1 所示
为这种电路的典型结构。

心音传感器的信号经放大、滤波后，一路经功率放大进行监听，另一路经脉冲整形送单片机处理，经单片机定时、计数和数据处理后进行心率数字显示。

其可靠性强、测量精度和转换效率都较高。

三、心音信号处理电路的实现
1、信号采集及放大电路
鉴于心音的听音范围为20Hz～600Hz，又要求在提取微弱的心音信号的同时尽量不接收外来的杂波等信号，因此在心音传感器的选择上，需要灵敏度比较高、抗干扰能力比较强的传感器。

根据我们对驻极体式、动圈式、电容式等几。

燕山大学课程设计说明书题目：基于labview的心电信号分析与处理学院（系）：年级专业：学号：学生姓名：指导教师：教师职称：燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：基层教学单位：电气工程系说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份摘要心电信号是人体最重要的信号之一，能反映心脏的变时性和变力性，可应用于心血管疾病的诊断和心肌收缩能力的评估；同时心音信号检测方便、无创、花费极少，可作为心脏疾病检测、预防的有效手段。

因此，研制一种能简易、方便地检测心音信号的数字式心音分析滤波器，对于满足医院和病人的需要，有着极大的社会价值和经济价值。

本课程设计在labview环境下，设计出滤波器编程，可以很好的分析、处理、显示、统计心音信号的信息，充分发挥了微机强大的功能和软件设计的灵活性。

经过运行程序，测试结果显示能够实现从一个包含多种频率成分的心音信号中提取出所需的单一频率心音信号的功能。

关键词：心电信号 labview 滤波器1. 实验原理1.1心电产生原理及心电图我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。

正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中出现的电变化的方向、途径、次序和时问都有一定的规律，这种生物电变化通过心脏周围的导电组织和体液，反映到身体表面，使身体各部位在每一心动周期中也出现有规律的电变化。

在人体不同部位放置电极，并通过电联线与心电图机的正负极相连，在心电图机上便可以记录到周期变化的心电图。

心电图是通过二次投影形成的。

整体心肌细胞的除极和复极所产生的每一瞬l’日J的除极、复极综合向量轨迹，在立体心脏的三维空『日J内按时问顺序将其顶端相连，便构成立体心向量环。

立体心向量环在额面和横面的投影，形成平面的心向量环；将平面向量环在导联轴上进行二次投影，就形成相应的心电图。

对于标准的12导联来说，额面心向量环在肢体导联上的投影，形成I、II、Ill、avR、avL、avF导联心电图，而横面心向量环在胸导联轴上的投影便形成了V1～V6导联心电图m。

生物医学工程软件技术心音信号的处理与分析软件设计2012年6月7日摘要心音是人体最重要的生理信号之一，是评估心脏功能状态的一种基本方法，蕴含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理等重要的诊断信息。

先前人们广泛采用听诊器进行心音主观的分析诊断，但存在较大的局限性和主观性。

而心电图机由于其采用低频响应的热笔结构，不能完整地记录全频心音，完全没有量化分析功能，在心音的存储、处理上存在着较大的局限性，故临床应用较少。

因此，开发基于虚拟仪器的心音多功能处理分析仪器是一项十分有意义的工作。

本实验旨在设计一款对已的采集心音信号进行显示，处理分析，并获取相关特征参数，对信号采集者的心音正常与否进行简单判断。

首先显示原始波形找到其特征进行简单时域处理，和频域滤波，提取包络并计算相关重要心音参数并简单判断是否在正常范围内来实现对于采集到的心音信号进行分析比较。

除文件的读取外整个程序设计在一个大的while循环之下，程序运行过程中可根据具体的心音情况实时修改程序中的参数，满足个体差异性。

程序运行稳定，未发生异常事件且测量的健康被试者相关参数均在正常范围附近，可以推断该软件具有较高可靠性符合设计要求。

关键词：labview, 心音，处理分析，软件，设计。

1目录摘要 (1)1 前言（或“绪论”） (2)1.1 心音信号介绍 (2)1.2国内外研究现状 (4)2.设计任务 (6)需求分析： (6)3．设计内容 (8)3.1波形显示、截取与去直流处理 (8)3.1.1文件的读入 (9)3.1.2波形的截取与去直流 (9)3.2信号滤波去噪 (10)3.3提取包络及曲线拟合、波形保存 (11)3.31希尔伯特提取包络 (12)3.32高斯曲线拟合 (12)3.33外包络线保存 (13)3.4心率及峰值等计算 (14)3.5其他参数计算以及心音分裂的简单判断 (15)3.5.1 S1、S2时长确定与收缩及舒张期确定 (16)3.5.2心音分裂判断 (16)4、程序结构分析 (17)4.1原始波形界面 (17)4.2截取后波形界面 (18)5、流程图 (21)7、调试及运行结果 (22)8、课程体会 (26)9 参考文献 (26)附录：源程序 (27)1 前言（或“绪论”）心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒缩、血流的冲击及心血管壁的振动而产生的一种复合音，是人体最重要的生理信号之一，它是心脏及心血管系统机械运动状况的反映，是在心动周期中由于心肌收缩舒张、瓣膜启闭以及血流冲击心室壁和大动脉等引起的一种机械振动，也是评估心脏功能状态的一种基本方法。

胎儿心音信号处理在孕妇腹部向胎儿发射一固定频率的超声波，由于胎儿的心脏在跳动，由多普勒原理，回波信号的频率也会相应的做出变化，通过对此信号进行处理，可以听到胎儿心脏跳动的声音，以及计算出心跳速率。

采样数据是wav声音波形文件：fecg.wav。

1、波形频谱分析>>[z, fs, bn]=waveread(‘fecg.wav’); %装入波形数据、采样频率、和采样值位数>>[N, m]=size(z); %计算数据采样点数N采样频率fs=44.1kHz，采样点个数为N=2646000，即采样时间为60秒。

取5秒的数据进行频谱分析：>>M=5*fs;>>x=z(1:M,1);>>t=0:(M-1);>> t=t/fs;>>s=(0: (M-1))*fs/M;>>subplot(2,1,1); %选中上半部分画图区域>>plot(t, x); %画时域波形图>>xlabel(‘time second’);>>subplot(2,1,2); %选中下半部分画图区域>>x=x-mean(x); %去掉直流分量>>f=abs(fft(x)); %计算信号的幅频谱>>plot(s(1:5000), f(1:5000)); %画幅频谱前5000个点结果见下图。

从时域波形可以看出，信号带有噪声，从幅频谱图看出，信号主要集中在200~400 Hz，是窄带信号。

2、设计滤波器滤除噪声选择4阶Butterworth带通滤波器>>hf=fs/2; %采样频率的一半>>[B,A]=buttor(4,[200/hf 400/M]); %计算4阶Butterworth 带通滤波器的滤波器系数； >>y=filter(B,A,x); %对信号进行滤波>>subplot(2,1,1); %选中上半部分画图区域>>plot(t, y); %画滤波后的时域波形图>>xlabel(‘time second ’);>>subplot(2,1,2); %选中下半部分画图区域>>f=abs(fft(y)); %计算滤波后的信号的幅频谱>>plot(s(1:5000), f(1:5000)); %画幅频谱前5000个点从图中可以看出，与原信号相比，噪声被大大消弱。

心电信号处理与分类方法研究心电信号是指记录心脏电活动的信号，对于诊断和预测心脏疾病具有重要意义。

随着心电监测技术的进步，采集到的心电信号数据量庞大，如何有效地处理和分类这些数据成为了一个研究热点。

本文将探讨心电信号处理与分类方法的研究，介绍目前常用的方法并探讨其优缺点。

一、心电信号处理方法1. 滤波器法：滤波是处理心电信号的基础步骤，可以去除信号中的噪声和干扰。

常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

低通滤波器可以去除高频噪声，高通滤波器可以去除低频噪声，带通滤波器可以选择特定频段的信号。

2. 特征提取法：心电信号中包含了丰富的信息，通过提取这些信息可以得到对心脏状态有意义的特征。

常用的特征包括心率、QRS波形、ST段、T波等。

特征提取方法有时域特征提取和频域特征提取两种。

时域特征提取基于信号的时间序列，包括平均值、方差、斜率等；频域特征提取通过傅里叶变换将信号转化为频域，包括功率谱密度、频带能量等。

3. 波形识别法：心电信号的波形特征在不同心脏疾病的发生中具有差异。

通过对心电信号的波形进行识别和分类，可以实现对心脏疾病的快速诊断和预测。

常用的波形识别方法有基于模板匹配、基于相关性分析、基于人工神经网络等。

这些方法都需要建立一个基准波形或模板，通过比较信号与模板的相似度来识别波形。

二、心电信号分类方法1. 传统机器学习方法：传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、决策树等被广泛应用于心电信号分类。

这些方法主要基于特征提取，将提取到的特征作为输入，利用机器学习算法进行分类。

传统机器学习方法可以取得一定的分类效果，但对于复杂的非线性问题效果较差。

2. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在心电信号分类中取得了巨大的成功。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等具有强大的特征提取和分类能力。

这些模型可以直接从原始心电信号数据中提取特征，并将其映射到对应的类别。