香农算法 心音信号的包络提取 适合心音信号的初步处理~~~

SVM支持向量机和逻辑回归进行心音信号简单二分类-附件资源

心音信号特征分析和识别算法的研究.pdf

心音信号特征提取小波包算法研究.pdf

计算心音信号的信噪比源代码，采用经典公式，提取一小段实测纯净心音信号，并进行快速傅里叶变换，求取100HZ以内的心音信号幅值平方和；同样的在传感器静止时候获取的噪声求取频域100HZ以内的幅值平方和，最终通过经典公式求取传感器采集心音信号信噪比。

心脏听诊是先天性心脏病（简称:先心病,CHD）初诊和筛查的主要手段。本项目对先心病心音信号进行分析和分类识别研究,提出了一种基于卷积神经网络的先心病分类算法。本文算法基于临床采集的已确诊先心病心音信号,首先采用心音信号预处理算法提取并组织一维时间域上心音信号的梅尔系数转变成二维特征样本。然后利用卷积神经网络进行分类识别,证实了本文方法有效地提高了心音信号分类的鲁棒性和准确性,有望应用于机器辅助听诊。 心音信号在采集过程中不可避兔地存在一些噪声干扰，干扰由多种原因造成，例如皮肤与传感器的摩獠音、采集环境的背景噪声、患者的呼吸扰动音等噪声干扰，故需对心音信号进行去噪处理，得到噪声较少的心音信号。 MFCC中的梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高变化的感官判断而制定的非线性频率刻度，能较好地反映人耳对声音的特点。

【特征提取】心音信号特征提取Matlab系统

设计了一款基于USB的心音信号采集系统。该系统包括心音采集电路、USB通信和上位机显示。通过心音传感器将采集到的数据进行放大去噪处理，经由A/D转换通过USB将数据传送到上位机，并以波形的形式实时显示采集到的数据。该系统可以准确、实时地显示并听到采集到的心音信号。

利用小波时频分析知识，结合Choi-Williams分布及重排对正常心音信号和异常心音信号进行能量分布分析，运用matlab编程可以计算得到正常心音和异常心音信号不同的时频分布结构，从而可以很清晰的区分心音信号是否正常。时频分布操作简单，信号蕴含信息很强，可以通过连续观测结果分析，清楚的发现异常心音信号出现的时刻，从而进行及早的预判和相应治疗，对于心脏相关疾病的预防具有很好的指导作用。

设计了一种动态心电心音信号同步检测系统，对系统的整体设计方案进行了介绍，采用内置A/D的MSP430F149单片机和USB通信接口传输的采集系统进行同步采集、实时存储，并用VC++6.0开发了客户定征分析软件系统。最后经过临床验证，本系统误差小，实用意义很大。