基于MATLAB的心音信号处理

毕业论文任务书学院信息科学与工程学院专业电子信息科学与技术姓名王玉杰班级电子0602 学号20061206051题目基于MA TLAB的心音信号去噪研究与实现一、毕业论文的内容心音是心脏及其心细血管系统机械运动状况的反映，其中包含着心脏各个部分本身及其相互之间的作用的生理和病理信息，因此心音信号的研究成了国内外一个热门课题。

然而心音在采集的过程中包含许多噪声如：心音传感器与皮肤的摩擦音、呼吸噪音、人体的干扰信号以及采集系统的噪音等。

这些噪音如果不滤除，会影响到心音信号研究的可靠性和对病理研究的正确性。

因此对心音信号去噪的研究非常重要。

本论文要求熟悉心音去噪的原理，研究各种心音去噪算法，利用MATLAB工具进行仿真，对实验结果对比分析，达到对心音信号去噪的最优化。

二、毕业论文的要求（1）熟悉心音信号的去噪原理；（2）研究各种心音信号的去噪算法；（3）利用MATLAB工具进行仿真；（4）。

对实验结果进行分析、比较并给出结论。

三、毕业论文应完成的工作1. 查阅资料，在查阅各种资料之后对这个课题有所熟悉，完成毕业设计任务书和开题报告；2. 掌握MATLAB仿真工具，并能熟练应用；3.提出整体方案，给出算法和建立模型；4. 设计程序，实现仿真，给出结果，进行比较并得出结论；5. 撰写毕业论文，准备答辩。

济南大学四、毕业论文进程安排五、参考资料及文献查询方向、范围文献查询方向：1. 小波变换，心音信号去噪的相关知识2. 对小波阈值函数的研究3. matlab编程4. matlab在心音信号去噪中的应用文献查询范围：相关书籍、国内外期刊、会议论文、图书馆资料及互联网等论文开始日期2010年 3 月3 日指导教师：王玉泰助理指导教师：论文完成日期2010年 6 月22 日系主任：院长：济南大学。

matlab⾳乐信号处理,基于matlab的⾳乐信号处理和分析.doc 基于matlab的⾳乐信号处理和分析1⾳乐信号的⾳谱和频谱的观察使⽤windows下的录⾳机录制⼀段⾳乐信号或者采⽤其他软件截取⼀段⾳乐信号(要求：时间不超过5s，⽂件格式为WAV)使⽤wavread语句读取⾳乐信号获取抽样率；(注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理)；输出⾳乐信号的波形和频谱，观察现象；使⽤sound语句播放⾳乐信号，注意不同抽样率下的⾳调变化，解释现象程序：clear all;close all;clc[y,fs,bit]=wavread('E:\music\11'); %读取⾳乐信号size(y) %看⾳乐信号是双列还是单列y1=y(:,1); %取单列fs=fs %获取⾳乐信号的抽样率N=length(y1); %⾳乐信号的长度Fy1=fft(y1,N); %对信号做快速傅⾥叶变换w=2/N*[0:N-1];figure %画⾳乐信号的波形和频谱subplot(2,1,1);plot(y1);grid ontitle('⾳乐信号的波形')xlabel('time/s')ylabel('Magnitude')subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy1));grid ontitle('⾳乐信号的频谱')xlabel('Frequency/pi')ylabel('Magnitude')sound(y1,fs) %以抽样率fs播放⾳乐信号sound(y1,2*fs) %以抽样率2fs播放⾳乐信号sound(y1,1/2*fs) %以抽样率1/2fs播放⾳乐信号程序运⾏结果如下：⾳乐信号的抽样率fs=44100⾳乐信号的波形和频谱如下图：抽样率较⾼时，听到的⾳乐⾳调较⾼，速度较快；抽样率较低时，听到的⾳乐⾳调低，速度慢。

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一，随着深度学习和人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。

本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。

二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行语音信号处理。

在语音信号处理中，MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。

通过MATLAB提供的工具，可以高效地对语音信号进行分析和处理。

三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中，首先需要对语音信号进行采集。

通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集，获取原始的语音信号数据。

2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音，需要进行预处理以提高后续处理的准确性。

预处理包括去噪、降噪、滤波等操作，可以有效地净化语音信号数据。

3. 特征提取在语音信号处理中，特征提取是一个关键步骤。

通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息，为后续的模式识别和分类打下基础。

4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型，对提取出的特征进行训练和识别。

通过模型训练，可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。

四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。

这些模块相互配合，构成一个完整的系统架构。

2. 界面设计为了方便用户使用，可以在MATLAB中设计用户友好的界面，包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。

良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。

五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集，包括正样本和负样本。

课程设计任务书基于MATLAB的声音信号处理的初步实现内容摘要:数字滤波器是数字信号处理技术的基础, 用来对信号进行过滤、检测、与参数估计等处理。

任何检测的信号都含有噪声，而滤波是去除噪声的基本手段，因此滤波器在数字信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR 数字滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件,它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。

本设计综合运用了数字信号处理的各种基本知识，对不带噪声音信号以及带噪声音信号进行频谱分析，并利用MATLAB信号处理工具箱有效快捷地设计IIR数字滤波器对带噪声音信号进行滤波处理。

关键词：数字滤波器 MATLAB 滤波仿真The preliminary implementation of voice signalprocessing based on MATLABAbstract： Digital filter is the basis of digital signal processing technology, which used for signal filtering, detecting, and parameter estimation. Any detection signal contains noise, and filtering is a basic means to remove the noise, so filter occupies an extremely important position in digital signal processing.FIR digital filter and IIR digital filter is an important part of the filter design. With MATLAB software and the continuous improvement of the signal processing toolbox, MATLAB application quickly became indispensable to areas such as basic software. It can quickly and efficiently for digital filter design, analysis and simulation, greatly reduce the workload, and it is advantageous to the optimization of filter design. This design is integrated used of all kinds of basic knowledge of digital signal processing to complete the analysis of frequency spectrum about speech noisy signal and speech signal, and it use the MATLAB signal processing toolbox effective shortcut to design IIRdigital filter with noise speech signal filter processing. Keywords：Digital Filter MATLAB Filtering Simulation目录前言 (1)1 绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究的现状 (1)1.3 本课题研究的内容和方法 (2)2 MATLAB软件介绍 (2)2.1 MATLAB发展历程 (2)2.2 MATLAB组成 (3)2.2.1 MATLAB语言 (3)2.2.2 MATLAB的工作环境 (3)2.2.3 MATLAB数据函数库 (3)2.2.4 MATLAB应用程序接口 (3)2.2.5 图形句柄系统 (4)2.3 MATLAB的特点 (4)3 数字滤波器的设计 (5)3.1 数字滤波器概述 (5)3.2 数字滤波器设计的基本原理 (6)3.3 设计IIR数字滤波器 (6)3.3.1 IIR数字滤波器设计方法 (6)3.3.2 利用模拟滤波器设计IIR数字滤波器的步骤 (6)3.3.3 用双线性法设计IIR低通滤波器 (7)4 去噪和仿真的研究 (7)4.1 语言信号在MATLAB平台上的录入与打开 (7)4.2 原始语言信号频谱分析及仿真 (8)4.3 加噪语音信号频谱分析及仿真 (9)4.4 去噪及仿真 (10)4.5 回放语音信号 (11)5 结束语 (11)附录 (12)附录1：IIR低通滤波器程序 (12)附录2：产生原始语音信号波形、频谱、幅值、相位图程序 (12)附录3：产生原始语音信号和加噪语音信号时域波形、频谱图程序 (13)附录4：产生IIR滤波前和滤波后波形及频谱图程序 (14)参考文献 (16)基于MATLAB的声音信号处理的初步实现前言声音信号的采集与分析处理在工程应用中是经常需要解决的问题,如何实时采集声音信号并对其分析处理,找出声音信号的特征在科学研究中是一项非常有意义的工作。

基于MATLAB语音信号检测分析及处理目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. MATLAB在语音信号处理中的应用 (4)3. 论文研究内容及结构 (5)二、语音信号基础 (6)1. 语音信号概述 (8)2. 语音信号的特性 (9)3. 语音信号的表示方法 (10)三、MATLAB语音信号处理工具 (11)1. MATLAB语音工具箱介绍 (12)2. 常用函数及其功能介绍 (13)四、语音信号检测与分析 (15)1. 语音信号检测原理及方法 (16)2. 语音信号的频谱分析 (18)3. 语音信号的时频分析 (19)4. 语音信号的端点检测 (20)五、语音信号处理算法研究 (21)1. 预加重处理算法 (22)2. 分帧与加窗处理算法 (23)3. 预处理算法 (24)4. 特征提取算法 (25)5. 模式识别与分类算法 (26)六、语音信号处理实验设计与实现 (27)1. 实验目的与要求 (28)2. 实验环境与工具配置 (29)3. 实验内容与步骤 (30)4. 实验结果分析与讨论 (31)七、语音信号处理应用案例 (32)1. 语音识别系统应用案例 (33)2. 语音合成系统应用案例 (34)3. 语音情感识别应用案例 (35)4. 其他领域应用案例 (36)八、总结与展望 (38)1. 研究成果总结 (39)2. 研究不足与问题剖析 (40)3. 未来研究方向与展望 (41)一、内容概述语音信号捕捉与预处理：介绍如何使用MATLAB捕捉语音信号，包括从麦克风等输入设备获取原始语音数据，并对信号进行预处理，如去除噪声、增强语音质量等。

特征提取：详述如何从预处理后的语音信号中提取关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等，以便进行后续的模型训练或识别。

语音信号检测分析：探讨基于MATLAB的语音信号检测分析方法，包括端点检测、语音活动等检测算法的实现，以及基于统计模型、机器学习模型的语音信号分析。

心音去噪的研究与实现心音是最重要的信号之一。

然而，许多外界因素会影响心音信号的采集。

心音是弱电气信号以至很弱的外部噪声就能导致信号中的病理和生理信息的错误判断，从而导致疾病的错诊。

因此对心音信号去噪的研究非常重要。

本文提出了一种基于matlab的更系统的心音去噪的研究与分析。

基于matlab的心音去噪的研究首先应用matlab的强大的图像处理功能将含噪心音信号变换到小波域，用小波变换在母粒的层次上对其进行分解，并采用软阈值函数的小波变换阈值法去噪，得到小波分解系数，采用这样的方法信号的去噪效果显著改善了。

根据小波分解得到的各段分解系数，利用小波变换合成重构信号。

最后，本文是使用陷波滤波器消除50HZ的工频和35HZ的机电干扰信号。

引言心音信号是用于检测心脏性能，获取生理和病理信息的重要信号之一。

然而，在心音信号的采集过程中不可避免的会受到周围噪音的影响，比如电磁干扰，工频噪声，由人本身的呼吸、肺音产生的电干扰等。

因此，我们采集到的是混合信号。

有时噪声信号会严重干扰有效信号，造成有效信号的丢失，这对于提取相应的病理信息是及其不利的。

为了减少有用信息的缺失，去噪是采集信号中的至关重要的过程。

心音信号去噪旨在消除干扰信号保留有效信号。

1.1研究的背景国外稍早于国内开始研究心音信号的去噪。

Liang H,Lukkarinens，Hartimo I在1997年提出了基于信号包络图的心音分段算法，采用了小波的分解与重构，使用shannon平均能量包络计算，选定阈值，找出峰值点位置，利用小波变换识别S1和S2。

Hebden等主要运用统计学原理和神经网络识别S1和S2。

由于识别过程不需要同时记录心音图作为参考信号，不仅节省了存储空间，也免于了隔离设备的限制，更重要的是,在某种程度上节约了费用。

另外，从2005年起如何提取第三心音S3成为了研究热点。

由于低振幅、低频率、持续时间短，提取S3成了个难题。

提取S1和S2的方法可以获得准确的结果但计算比较复杂且不适用于S3。

目录1.概述 01.1 心音信号及MA TLAB简介 01.2 设计目的 (3)1.3 设计任务 (3)2.设计流程 (3)2.1 设计方案选择 (3)2.1.1预处理方法的选择 (3)2.1.2时域分析 (5)2.1.3频域分析 (5)2.2 MA TLAB仿真结果及分析 (6)2.2.1预处理的结果及分析 (7)2.2.2时域分析的结果及分析 (10)2.2.3频域分析的结果及分析 (11)3.总结 (14)4.设计心得与体会 (15)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。

MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书课程设计任务书学生姓名:陈欢专业班级: 通信0902班指导教师:徐文君工作单位: 信息工程学院题目: 基于MATLAB的语音信号处理设计任务与要求:1、Matlab的基本运算(1) 极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程;(2) 矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算;2、基于MATLAB的语音信号处理(1)完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段午语音，时间在1s以内，并对信号进行采样，画出采样信号的时域和频域波、(2)要求用窗函数法和双线性变换法设计三种数字滤波器(3)用设计好滤波器的对语音信号进行滤波处理，画出处理后的时域和频域波形。

(4)对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行分析。

参考文献:1、易克初，田斌，付强.语音信号处理.北京:国防工业出版社，2000年2、贾永红.数字图像处理.武汉大学出版社，2003年9月时间安排:第16周安排任务，分组。

第17周设计仿真，撰写报告。

第18周完成设计，提交报告，答辩。

指导教师签名: 2011 年月日系主任(或责任教师)签名: 2011 年月日1武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书目录摘要 ..................................................................... .. (1)ABSTRACT ........................................................... ................................................... 2 1 课程设计的基本原理 ..................................................................... ...................... 3 1.1 设计要求 ..................................................................... .. (3)1.1.1 采用MATLAB基本运算如下 (3)1.1.2 基于MATLAB的语音信号处理 (3)1.2.Matlab的基本运算 ..................................................................... .. (4)1.2.1极限的计算 ..................................................................... . (4)1.2.2微分的计算 ..................................................................... . (4)1.2.3积分的计算 ..................................................................... . (5)1.2.4 级数的计算 ..................................................................... (5)1.2.5 求解代数方程 ..................................................................... (5)1.2.6 求解常微分方程 ..................................................................... .. (6)1.2.7 矩阵的基本运算 ..................................................................... .. (6)1.2.8 多项式的基本运算 ..................................................................... ....... 6 1.3 语音信号的录入与打开 ..................................................................... ......... 8 1.4 时域信号的FFT分析 ..................................................................... ............ 8 1.5 数字滤波器设计原理 ..................................................................... . (8)1.5.1 用窗函数法设计FIR滤波器 (9)1.5.2 用双线性变换法设计IIR数字滤波器 (9)2 语音信号分析和处理过程 ..................................................................... ..............10 2.1 语音信号的采集 ..................................................................... ...................10 2.2 窗函数法设计 ..................................................................... .. (11)2.2.1窗函数法低通滤波器 ..................................................................... (11)2.2.2 窗函数法高通滤波器 ..................................................................... ..142.2.3 窗函数法带通滤波器 ..................................................................... ..15 2.3双极性变换法设计 ..................................................................... . (16)2.3.1 双极性变换法设计低通滤波器 (18)2.3.2 双极性变换法设计高通滤波器 (20)2.3.3 双极性变换法设计带通滤波器 (24)2.4 结果分析 ..................................................................... ...............................26 3 总结 ..................................................................... ................................................27 参考文献 ..................................................................... .. (28)2武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书摘要MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

基于MATLAB的心音信号处理概要心音信号是人体心脏收缩和舒张过程中产生的声音信号。

通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。

本文将介绍基于MATLAB的心音信号处理的概要，包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等方面。

一、信号采集心音信号的采集通常使用心电图(ECG)或者听诊器等设备。

ECG是通过电极贴在患者身上，记录心脏电活动产生的电信号。

而听诊器则是将听诊头放在患者胸部，通过麦克风采集心音信号。

在MATLAB中，可以使用相应的工具箱或者第三方设备接口进行信号采集。

二、预处理心音信号采集后，通常需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。

预处理的步骤包括滤波、去噪和增益调整等。

滤波可以采用低通滤波器或者带通滤波器，去除高频噪声和低频干扰。

去噪可以使用小波去噪算法或者自适应滤波算法，去除信号中的噪声。

增益调整可以根据信号的幅度范围进行放大或者缩小，以便更好地观察和分析信号。

三、特征提取心音信号的特征提取是为了从信号中提取出实用的信息，用于后续的分类和识别。

常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。

时域特征包括心音周期、心音强度和心音时长等。

频域特征包括心音频率和心音能量等。

时频域特征则是将时域和频域特征结合起来，如短时傅里叶变换(STFT)和小波变换等。

在MATLAB 中，可以使用相应的函数和工具箱进行特征提取。

四、分类识别特征提取后，可以使用分类算法对心音信号进行分类和识别。

常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和决策树等。

这些算法可以根据特征向量的属性，将心音信号分为正常和异常两类，或者进一步细分为不同的心脏疾病类型。

在MATLAB中，可以使用相应的函数和工具箱进行分类和识别。

总结：基于MATLAB的心音信号处理主要包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。

通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。

基于MATLAB的语音信号采集与处理.
MATLAB是一种非常有用的工具，可以用于语音信号的采集和处理。

语音信号的采集和处理对于语音识别、音频转换和人机交互等领域非常重要。

MATLAB提供了许多工具和函数进行语音信号的采集和处理。

语音信号的采集可以通过外部设备实现，如麦克风或录音设备。

MATLAB可以通过音频输入功能进行语音信号的采集和处理。

该功能提供了多个采样率和位深度设置，可以按照需要进行设置。

采集的语音信号可以通过MATLAB的图形用户界面进行实时显示和处理。

MATLAB提供了很多工具和函数进行语音信号的处理，如语音分析、信号过滤、音量调整和时域和频域分析等。

MATLAB的语音信号处理工具箱提供了很多预处理和分析函数，可以进行预处理、语音识别、特征提取等操作。

这些工具和函数可以帮助开发人员更好地理解和分析语音信号，提高语音识别的准确性和鲁棒性。

MATLAB还提供了图形用户界面(GUI)、应用程序接口(API)、命令行和脚本等方式进行语音信号处理。

GUI可以方便地进行交互式处理和调试，API可以方便地集成到其他应用程序中，命令行和脚本可以进行批处理和复杂的操作。

MATLAB的语音信号处理工具还可以与其它工具箱，如数字信号处理工具箱和统计学工具箱进行整合，以开发更强大和可靠的语音处理应用程序。

利用MATLAB进行心电图信号处理与分析心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种记录心脏电活动的重要手段，通过对心电图信号的处理与分析可以帮助医生判断患者的心脏健康状况。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛运用于心电图信号处理与分析领域。

本文将介绍如何利用MATLAB进行心电图信号处理与分析，包括信号预处理、特征提取、心率检测等内容。

1. 信号预处理在进行心电图信号处理之前，首先需要对原始信号进行预处理，以提高后续分析的准确性和可靠性。

常见的信号预处理方法包括滤波、去噪和基线漂移校正等。

1.1 滤波滤波是信号处理中常用的技术，可以去除信号中的噪声和干扰，保留有用的信息。

在心电图信号处理中，常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。

MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱，可以方便地实现各种滤波操作。

1.2 去噪心电图信号往往受到各种干扰和噪声的影响，如肌肉运动、呼吸运动等。

去噪是信号预处理中至关重要的一步，可以有效提取出心电活动的真实信息。

MATLAB中有多种去噪算法可供选择，如小波去噪、均值滤波等。

1.3 基线漂移校正基线漂移是指心电图信号中由于各种原因引起的直流成分变化，会影响后续特征提取和分析的准确性。

在预处理阶段需要对基线漂移进行校正，以保证后续分析结果的可靠性。

MATLAB提供了多种基线漂移校正方法，如多项式拟合、小波变换等。

2. 特征提取特征提取是对经过预处理的心电图信号进行进一步分析和抽取有意义的特征信息。

常见的特征包括R峰位置、QRS波群宽度、ST段变化等，这些特征可以反映心脏活动的规律和异常情况。

2.1 R峰检测R峰是心电图中QRS波群中最高点对应的峰值，通常用于计算心率和分析心脏节律。

MATLAB提供了多种R峰检测算法，如基于阈值法、基于波形相似性比较法等。

通过R峰检测可以准确计算心率，并进一步分析心脏节律是否规律。

2.2 QRS波群特征提取除了R峰位置外，QRS波群中的形态和宽度也包含了丰富的信息。

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。

本科毕业论文题目基于MATLAB的心音信号的采集和分析专业作者姓名学号单位指导教师20 15 年 5 月教务处编原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究取得的成果。

除文中已经引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。

对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均在文中以明确的方式表明。

本人承担本声明的相应责任。

学位论文作者签名：日期：指导教师签名:日期：目录前言 (1)1. 概述 (2)1．1MATLAB的应用背景简介 (2)1．2心音信号的基础理论 (3)1．3MATLAB环境采集和分析心音信号的可行性 (4)2. 心音信号的采集与预处理 (6)2.1心音信号的采集 (6)2.2心音信号样本采集图 (7)2.3心音信号的预处理 (8)2.3.1 时域加窗频域滤波 (8)2.3.2小波软阈值滤波 (8)3. 心音信号的分析 (10)3.1心音信号的时域分析 (10)3.1.1希尔伯特变化提取包络 (10)3.1.2小波分析求时域分布 (11)3.2心音信号的频域分析 (12)3.2.1 频域分析 (12)3.2.2 小波分解 (12)结论 (13)参考文献 (14)附录 (16)代码1 FFT变换 (16)代码2 SFFT变换 (16)代码3小波分解及软阈值滤波 (16)致谢 (18)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，心音信号的采集和处理是心血管疾病无创诊断的基础和前提。

本文提出了采用基于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A／D 转换之前对信号进行预处理的必要性，并提出一种基于希尔伯特变换的心音包络提取方法。

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况。

通过对心电信号的分析与处理，可以帮助医生判断心脏的健康状况，诊断心脏疾病，并且对心脏病患者的治疗和康复起到重要的辅助作用。

本文将介绍基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计。

首先，我们需要了解心电信号的基本特征和采集方式。

心电信号是由心脏肌肉的电活动引起的，通常采用心电图仪进行采集。

心电信号的主要特征包括心跳周期、心率、QRS波群等。

心电信号的采样频率通常为200Hz或以上，以保证信号的准确性和完整性。

在MATLAB中，我们可以使用多种方法对心电信号进行分析和处理。

首先，我们可以使用滤波器对信号进行去噪处理。

心电信号中常常存在各种噪声，如高频噪声、低频噪声和基线漂移等。

通过设计合适的滤波器，可以有效地去除这些噪声，提取出心电信号的有效信息。

其次，我们可以对心电信号进行特征提取。

心电信号的特征提取是心电信号分析的关键步骤，可以帮助我们了解心脏的电活动情况。

常用的特征包括心跳周期、心率、QRS波群的振幅和宽度等。

通过计算这些特征，可以得到心电信号的定量描述，为后续的诊断和治疗提供依据。

接下来，我们可以进行心电信号的分类和识别。

心电信号的分类和识别是心电信号分析的重要任务，可以帮助医生判断心脏的健康状况和诊断心脏疾病。

常见的分类和识别任务包括心律失常的检测、心脏病的诊断和心脏异常的监测等。

通过使用机器学习和模式识别算法，我们可以对心电信号进行自动分类和识别，提高诊断的准确性和效率。

此外，我们还可以进行心电信号的可视化和展示。

通过绘制心电图和心电波形，可以直观地展示心电信号的变化和特征。

MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以方便地进行数据可视化和结果展示。

通过对心电信号的可视化和展示，医生和研究人员可以更好地理解和分析心电信号，为临床诊断和科研工作提供支持。

综上所述，基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计涉及到信号去噪、特征提取、分类和识别以及可视化和展示等多个方面。

数字信号处理大作业基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计班级：物联网1401学号：姓名：zk目录一、设计目的 (2)二、设计内容及要求 (2)2.1设计内容 (2)2.2设计要求 (3)三、详细设计过程 (3)3.1语音信号的采集 (3)3.2 原始语音信号的时域频域分析 (3)3.3原始语音信号加噪 (5)3.4设计滤波器 (6)3.5 MATLAB语音信号处理界面设计 (8)3.6 利用C语言得出声音带宽 (11)四、调试结果 (11)五、结论 (12)参考文献 (13)一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。

二、设计内容及要求2.1设计内容①录制一段自己的语音信号（我是物联网1401班的张坤），并对录制的信号进行采样。

②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。

③给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应。

④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化，回放语音信号。

⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。

⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换（取其中的1024进行），计算出自己声带的带宽。

2.2设计要求①学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。

②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。

③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。

④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。

⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。

⑥学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。

三、详细设计过程3.1语音信号的采集利用PC 机上的声卡和Windows 操作系统实现语音信号的的采集。

基于MATLAB对语音信号进行分析和处理一、设计目的1．学会MATLAB的使用，掌握MA TLAB的程序设计方法；2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；3．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；5．学会用MA TLAB对信号进行分析和处理。

二、设计过程1、语音信号采集与分析运用windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间为两秒。

然后在MATLAB 软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，再运用plot函数画出语音信号的时域波形，最后在语音信号频谱分析时运用fft对信号进行快速傅里叶变换，得到频谱特性图形。

人为设计一个固定频率5500Hz的噪声干扰信号。

噪声信号通常为随机序列,在本设计中用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为d=[Au*sin(2*pi*5500*t)]',给出的干扰信号为一个正弦信号，针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。

再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图。

2、滤波器设计和运用滤波器进行滤波1 ）窗函数和等波纹逼近法设计FIR滤波器及滤波首先根据阻带最小衰减选定窗口类型，然后调用fir1函数设计线性相位FIR数字滤波器，再用freqz函数画出其频谱图形，最后运用fftfilt函数对信号进行滤波。

而等波纹逼近法中则运用remez和remezord直接设计FIR滤波器，然后运用fftfilt函数对信号进行滤波。

2 ）双线性变换法社设计IIR数字滤波器及滤波首先将数字滤波器的技术指标运用预畸校正法转换成模拟滤波器的设计指标：Ωph=2/T*tan(wp/2),然后用butter、cheby1设计各种模拟滤波器，再用bilinear函数进行模拟滤波器和数字滤波器之间的转换，最后用filter函数对语音信号进行滤波，并运用函数sound播放滤波后语音。

三、结果及分析1、用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱时域波形和频谱：图1 原始语音信号图2 语音信号频率响应图图3 原始语音信号FFT与信号频谱2、给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5500hz。

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。

该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。

仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。

本算法具有操作简单，运行速度快等优点。

关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB1 / 17Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.Key Words: Speech signal; MATLAB; Filtering; Low pass; Noise目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言11.研究意义及研究现状21.1研究意义21.2研究现状22. 语音信号处理的总体方案2.1 研究的主要内容本课题主要介绍的是的语音信号的简单处理，目的就是为以后在手机上的移植打下理论基础。

matlab心音信号处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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确保采集到的信号质量良好，尽量减少噪声和干扰。