心音信号采集与分析系统

主要阐述了心音信号的意义，介绍了传统心音听诊方面的缺点。在此基础上，针对传统心音听诊中的弊端，开发了一种新型的电子心音信号采集、分析和处理系统。这个系统包括高性能的心音传感器、前向处理电路、A／D转换电路和与PC机通信的高速接口电路。心音信号通过心音传感器采集进来，经过前向处理电路进行模拟滤波，由高速接口电路传到上位机。     

心音身份识别综述

针对国内外研究心音身份识别系统的现状及技术成熟度的分析,阐述了心音与身份识别之间的相互关系,总结了构建心音身份识别系统所需要的心音采集设备、心音预处理技术、特征提取和模式匹配等关键技术,提出了心音身份识别系统发展的新思路及所面临的挑战.     

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。     

LabVIEW在心音信号研究中的应用

心音信号是人体重要的生理信号之一,它可以直接反应人体的生理病理信息。在本文中利用LabVIEW对心音信号进行采集、去噪,并利用功率谱估计对心音信号进行分析处理,可以明显的区分出正常与异常的心音信号,为正确诊断心血管疾病提供一定的帮助。     

基于APSoC的异构实时心音心电采集系统

为提高医生筛查先心病患者听诊效率,设计了一款基于全可编程片上系统(All Programmable System on Chip,APSoC)的异构实时心音心电采集系统,以软硬件协同工作的方式,实现可视化心音心电信号实时并行采集.系统用嵌入式CPU+FPGA异构计算架构设计,在APSoC-Zedboard平台上实现. APSoC异构结构分为PL和PS两个可编程部分. PL部分负责接收下位机采集模块的心音心电信号,并驱动ADV7511实现HDMI高清图像显示;PS部分负责支撑Linaro操作系统运行Qt Creator程序,实现心音心电信号的实时波形绘制与存储.实验结果表明,系统成本低、体积小、携带方便、抗干扰能力强,能实时并行方便快捷地采集心音心电信号.该系统可用于临床医生对先心病患儿的初诊和筛查,为后续便携式先心病机器辅助诊断系统研发提供支持.     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

基于LabVIEW的心音采集处理系统设计

本文介绍了一种心音分析虚拟仪器的处理系统方案,为开发出适合个人在PC机上使用的心音分析仪器打下了基础。该仪器是以LabVIEW为硬件开发平台,以HKY06B微音传感器和计算机自带声卡为基础,共包含了心音采集、小波去噪、心音分析三个模块。采用了用傅里叶变换,通过包络,求出两个相邻的最近的机制点的时间差的方法,计算心跳频率和第一心音与第二心音之间的时间间隔,提高了系统的容差能力和计算精度。该仪器突破了传统听诊的局限性,可供医学院的学生们使用,也可作为临床心脏诊断的辅助仪器。     

心音信号的测量与处理

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。     

自适应滤波心音增强

心音听诊是诊断心脏疾病的重要方法，近二十年在临床上得到了广泛应用．然而，心音传感器与皮肤的摩擦所产生的干扰，肺音在心音记录中的固有干扰等，而且有时这些干扰很强，给心音诊断带来了一定影响甚至误诊断．为防止呼吸干扰在记录心音时要求屏住呼吸或采用低通滤波方法，但滤波时滤去部分干扰音的同时，也丢失了心音的低频部分．本文采用的是自适应滤波，它可进行心音增强和抑制噪声．实验证实了本文方法的有效性     

LMS自适应滤波技术在光纤传声器中的实验性应用

光纤传声器目前在使用方面还不普及,主要原因是光纤的本身的局限性,使得在制作一个传声器时不是很经济,目前局限于特殊领域中应用。尽管光纤在的灵敏度、频率响应、动态范围、失真度等几项重要指标有望超越传统传声器的指标,具有明显优势,但在光的传输过程中,还是会受到其它不相关光的噪声干扰,本文主要致力于对干扰噪声进行实验性的处理。     

基于三线交点球麦克风阵列的远场多声源定位

设计一种三线交点球麦克风阵列,利用该阵列进行球面声压采样,实现了基于平面波分解的三维空间远场多声源定位.声源定位对比实验结果表明,采用98元的三线交点球麦克风阵列进行远场多声源定位,可以提高声源定位的精度和空间分辨率,且对环境噪声具有良好的鲁棒性.     

基于麦克风阵列多声源定位的新方法

针对传统方法不能准确地测量远场多声源位置的问题,提出了在近场和远场都能用的多声源定位新方法.该方法采用两个L型麦克风阵列,在每个阵列通过多声源的频率及到达角的联合估计求得信号源的夹角,基于每个信号源的夹角对估计多声源的位置.通过仿真实验验证了该方法在近场、远场都能准确地测量多声源位置,通过调节两个L型麦克风阵列之间的距离能得到误差在5%以下的声源定位精度.     

心音信号的时-频分析

与心脏有关的各种疾病的信息常常反映在心音中.心音的改变和心脏杂音的出现,往往是器质性心脏病的最早体征.心音信号是非平稳信号,为全面了解心音信号的特性,文中探讨了短时傅立叶变换和小波分析两种时频分析方法;并利用它们对正常和非正常心音信号进行了分析,通过对比分析结果,比较了各自的优劣.     

基于球麦克风阵列的三维空间多声源定位

由于球麦克风阵列本身结构的特殊性,目前它广泛的应用于声场录制、波束形成、声场重现和声场分析等等领域.利用球麦克风阵列的对称性进行三维空间的多声源定位,和传统的声源定位方法不一样,通过分析声波传播的物理特性,采用球谐函数声场分解的方法,研究和探讨了离散的球麦克风阵列求解多声源情况下球散射声场球谐系数的方法,同时采用球傅立叶变换的方法分析了多声源情况下声场的指向性因子的变化情况,并由该指向性因子的等高线图确定了三维空间中的各个声源方向.同时还大致分析了麦克风阵列的离散化所导致的声场分解的误差,讨论了麦克风阵列的大小、麦克风位置以及声场分解模态的高低对声源定位精度的影响,最后采用了遗传算法对球麦克风阵列的麦克风位置进行设计和优化,提出了在有实际应用条件限制下设计优化球麦克风阵列的一种方法.计算机模拟表明,基于声场球谐系数求解和球傅立叶变换的方法可以同时有效的确定三维空间中任意方向的多个声源的方向.     

基于远场声阵列技术的摩托车噪声源特性分析

利用基于波束成形的远场声阵列噪声源分析技术研究了摩托车辐射噪声的声源特性.利用加速噪声测量得到的结果,确定了最大噪声级所对应的发动机转速.在此条件下,研究了摩托车整车左右两侧噪声源辐射的频率特性和能量分布特性,并利用声学重建技术构建了具有最大声压级频率分布特性的全场声压分布特性.通过与光学图像的自动重叠,获得了摩托车整车最大噪声源的频率和空间位置及产生来源,由此确定了合理降噪技术路线.试验结果表明,声阵列技术能够快速有效地进行噪声源诊断和声源空间定位.     

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.     

心音信号的时频分析

首先对几种典型信号的计算结果进行了分析，并比较研究了短时傅里叶变换和连续小波变换在心音信号时频分析方面的性能差异．指出了应用这２种方法应该注意的问题，并对一例正常和一例非正常的心音信号的时频分析进行了讨论     

基于LabVIEW的心音身份识别系统

文中以LabVIEW 2012为开发平台,设计、实现了一种心音身份识别系统.该系统包括心音采集、数据处理和身份识别3个主要模块.心音采集模块利用自制传感器采集心音并去噪;数据处理模块完成心音特征提取和建立心音特征数据库;身份识别模块采用两种算法对心音特征数据进行分类识别,并使用决策层融合算法提高识别率.文中根据心音信号s1、s2的频谱特性和虚拟仪器的特点,提出了一种低频加强型梅尔倒谱系数和频域分段相关系数的特征提取算法,重点分析了基于矢量化欧式距离和最小相关距离分类识别方法.实际应用的结果证明该系统界面友好、操作方便、运算速度快、辨识效率高,具有一定的推广应用价值.