基于ZigBee网络的心音无线检测系统设计

针对众多连线的心音检测仪给病人带来心理上的干扰问题,介绍了基于Z igBee的无线传感器网络在心音信号传输中的应用,设计了一种心音无线检测系统,包括心音传感器、信号预处理、A/D转换电路、网络节点、检测基站和数据采集及自动分析部分.根据心音信号属于非平稳信号的特点,提出了基于复杂度的心音分析方法.实验结果表明,本系统能够对心音信号进行实时采集和有效传输,基于复杂度的算法能够成功地从心音信号提取S1和S2,并获取了3项医学指标:心率,第一心音与第二心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),初步实现了心音信号的自动识别.     

基于匹配追踪算法的信号复杂度在心音分段定位中的应用

分析心音信号的关键是如何有效地提取心音信号的有效成分(第一心音S1、第二心音S2)。文中结合心音信号的自身特点,把心音信号看成含有冲击成分的冲击信号,将匹配追踪算法引入到心音信号分析中,基于该算法提出利用相关结构复杂度对心音信号进行特征参数的提取方法。首先将心音分段,然后计算每段信号的分解次数,将分解次数定义为信号的相关结构复杂度。根据复杂度曲线可以有效地定位出S1、S2,还可以提取心音信号的一些典型特征参数。     

基于自适应阈值的心音分段算法研究

心音信号可以反映人体心脏瓣膜活动情况,对心音进行分类可以区别出不同心音的病理性信息,这对于临床上诊断不同的心脏疾病具有重要的意义.心音分段是进行心音分类的前提,通过心音分段可以定位出心音中的第一心音(S1)和第二心音(S2),为心音特征参数提取与心音分类提供定位基准.为此,本文提出了一种新的自适应阈值选取心音分段算法.该方法首先利用小波变换默认阈值法对心音信号进行去噪;然后使用归一化香农能量来提取较为平滑的心音包络;接着对包络进行有效地峰值检测,从而确定初始大阈值TH1,并通过迭代法得到最终稳定的双阈值;最后进行心音分段以及分段结果分析.针对部分异常心音分段结果,如心音分裂等的分段结果,利用心音时域、能量等特性实现心音段的合并或去除,保证了分段结果的准确性.实验结果表明,本文方法对正常及异常心音分段准确率分别为97.24%和91.83%,总体分段准确率为95.56%,分段准确率高于传统的阈值选取分段方法.     

基于循环平稳包络的心音分割方法

提出了一种基于循环平稳包络的心音分割算法,自动把第一心音(S1)和第二心音(S2)从每个周期中分别提取出来。计算心音信号的循环平稳包络,选择一个阈值来区分S1和S2。不需要参考信号,而且不受噪声干扰,即使是在有噪声的情况下,也能正确区分出S1和S2。处理了来自20个样本的心音信号(包括15个正常心音和5个异常心音,共715个周期),结果显示,分割的正确率超过96%。     

两种时频分析方法在心音信号处理上的比较研究

在介绍小波变换（WT）和希尔伯特一黄变换（HHT）时频分析的基础上,通过非平稳信号实例对比分析了小波变换和Hilbert变换,并将其应用于心音信号的处理。通过比较和分析小波变换和Hilbert变换在心音信号处理上的特点,最后得出结论：HHT变换有较好的计算效率以及较好的时域和频域分辨率,在分析非平稳信号时比小波分析更具适应性,在心脏疾病诊断等研究中有着广阔的应用前景。     

基于HHT的线性调频信号分析与参数估计

基于Hilbert-Huang变换(HHT),提出一种有效的线性调频(LFM)信号的分析与参数估计的方法.首先对LFM信号进行HHT得到其Hilbert谱,并根据能量的准则提取其中的主成分,完成LFM信号分析.对利用能量型主成分提取法得到的LFM信号主成分进行最小二乘直线的拟合,计算直线的斜率与截距,得到LFM信号的参数的估计值.实验证明,能量型主成分提取方法,在较高的信噪比范围内具有一定的LFM信号估计效果.     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

基于改进HHT的结构模态参数识别方法

针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用带通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希...     

PI3K等5条信号通路对NIH3T3细胞周期进程的调节作用研究

为从基因转录水平解析信号通路对NIH3T3细胞周期进程的调控作用,用小鼠基因表达谱芯片Mouse Genome 4 302.0检测信号通路相关基因表达丰度发现,PI3K,STAT3,钙蛋白酶,Rho家族鸟苷酸激酶和VEGF等5条信号通路的105个基因在该细胞的细胞周期中发生有意义的表达变化.分析基因表达变化预示的信号通路作用表明,上述5条信号通路依次促进G1期、G1/S转换期、S期、G2/M转换期和M期进程.结论:上述5条信号通路促进NIH3T3细胞的细胞周期进程.     

基于小波域多尺度积的心音去噪方法

介绍了一种新的心音去噪方法,利用小波域多尺度积的方法定位第1、第2心音在各个心音周期的位置,并利用其持续时间估计有用信号及噪声,达到去噪的效果,避免了通过ECG-Gating在时域提取噪声时的误差.比较信号在处理前后各个频段的频谱变化,结果表明,该方法不仅在效果上比已有方法更好,在计算上也更为便利.     

HH变换在地震动信号分析中的应用

通过对仿真信号和实际地震动信号的分析,指出HH变换(Hilbert-huang transform)中产生的虚假IMF(intrinsic mode function)主要是由于EMD(empirical mode decomposition)没能将信号中频率相近的分量分解开而产生的.这种虚假的IMF在对地震动信号进行分解时很难将其排除,并且不能正确给出地震动的能量在频率上的分布.此外,Hilbert变换对某种信号会给出错误的瞬时频率.因此将HH变换应用于地震动信号分析时,将Hilbert变换同小波变换联合应用以得到较好的分析结果.     

基于Hilbert Huang变换的多自由度参数辨识

Hilbert Huang变换（简称HHT）是近年来发展起来的一种新的时间序列信号分析方 法，特别对非平稳信号和非线性信号的分析有较好的适定性.该文结合HHT和状态变量分析 方法对多自由度系统的模态频率和阻尼比进行了辨识.首先，用经验模态分解对测得的激励 响应信号进行分解，然后对分解结果进行Hilbert变换，求出瞬时幅度和相位，再通过线性 最小二乘拟合求出模态频率和阻尼比.最后的仿真结果显示本文方法是可行的.     

基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类

 采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法.     

心音信号的短时傅立叶变换分析

心音信号是一种典型的非平稳信号,短时傅立叶变换(STFT,又称窗口傅立叶变换)是用于对非平稳信号进行时频分析的有效工具.在用STFT分析心音信号时,窗口宽度的选择是非常重要的.一方面,要使用尽可能窄的窗口来保证信号的局部平稳性,另一方面,要选用较宽的窗口来提高频率分辨率.如何处理这一矛盾就成了问题的关键.通过调整滑动时间窗的宽度,达到了比较满意的效果.首先用窄时间窗进行分析,频谱图具有高时间分辨率,得到了心动周期等时域特征参数.进而逐渐加宽时间窗,最后得到高频率分辨率的频谱图,可以看出各心音成分的频谱特征.实验结果表明,不同时频尺度的STFT分析可以很好地描述正常心音信号的时域和频域特征.     

基于LabVIEW的心音多功能分析仪

基于LabVIEW开发了一种集心音的采集、多功能处理和心音信号发生器于一体的心音分析仪。该仪器是在普通PC机上开发,使用自制的无线心音采集装置和心音信号采集子系统配合提取心音信号,然后利用小波去噪子系统清除背景噪声,最后可利用时域分析子系统和频域分析子系统对心音信号进行各种分析。心音信号发生器子系统可以根据需要产生一种合成心音信号,供用户学习使用。为使仪器达到最佳使用效果,已经为每一个功能模块中的参数寻找到最佳值并设为默认值,而且每一个参数都是可调节的。实际使用效果证明该仪器能够采集到清晰的心音信号,能有效去除干扰噪声,快速准确地计算出心音的各个特征值,能根据用户参数设置快速生成相应的心音信号并播放。     

基于HHT方法的时变多自由度系统的参数识别

将HHT(Hilbert-Huang transform)方法与数学规划方法相结合,用于时变多自由度系统的参数识别.把响应信号如加速度信号通过一个窗函数,得到要研究的某阶模态成分,然后通过经验模态分解(EMD)把通过窗函数的信号分解成各个本征模函数(IMF),对分解出来的IMF进行希尔伯特变换得到该阶模态的瞬时频率,以待识别的刚度或质量参数作为设计变量,极小化计算得到的频率与瞬时频率之差的平方和.对应该平方和最小的刚度或质量值即为选定时刻识别得到的刚度或质量参数值,并进行了数值仿真.