1、心音信號(hào)是由于心臟的周而復(fù)始地跳動(dòng)以及血液對心室壁的沖擊等因素綜合作用產(chǎn)生的，包含了人體生理狀態(tài)等信息，是最為重要的人體信號(hào)之一。心音信號(hào)中同時(shí)含有大量關(guān)于心臟病理狀況的相關(guān)信息，反映了心臟及心血管結(jié)構(gòu)和生理、病理特征信息。因此，心音信號(hào)的去噪、定位、時(shí)頻域特征以及心音識(shí)別等對研究心音信號(hào)有著重要的研究意義。
　　本文采用了不同的時(shí)頻域信號(hào)分析方法，提取心音信號(hào)時(shí)頻域特征參數(shù)。并利用 Delphi和Matlab混合編程的方法，編程

2、設(shè)計(jì)了具有良好交互性的人機(jī)交互（GUI)心音數(shù)據(jù)庫綜合管理系統(tǒng)，本論文從以下幾個(gè)方面對心音信號(hào)進(jìn)行了研究：
　　1.心音信號(hào)的預(yù)處理以及心音定位：對采集來的心音信號(hào)，我們需要先進(jìn)行閾值去噪處理，保留心音信號(hào)主要成分，利用包絡(luò)提取和插值法，并根據(jù)心音信號(hào)的時(shí)域特征，對心音信號(hào)進(jìn)行定位分析并提取其相應(yīng)的時(shí)域特征。
　　2.對心音信號(hào)從時(shí)域、頻域以及時(shí)-頻域三方面進(jìn)行了研究，分析其特征參數(shù)。并利用小波變換原理、構(gòu)造理論以及S變換原

3、理，構(gòu)造了具有較高相識(shí)性的高斯心音窗函數(shù)，并用其對S變換進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)的S變換能夠更為詳細(xì)地分析心音信號(hào)的局部特征，對微弱地心音信號(hào)有較好的分辨率以及能量聚焦性。
　　3.利用MFCC方法對心音信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到多維的特征參數(shù)?？紤]到參數(shù)的有效性和實(shí)用性，我們利用PCA法對心音特征參數(shù)進(jìn)行降維處理，保證了有效性基本不變的情況下，降低特征參數(shù)的維數(shù)。最后，將所得地特征參數(shù)全部保存在心音數(shù)據(jù)庫中。
　　4.利用

4、Matlab和Delphi混合編程的手段。在Delphi環(huán)境下，編程實(shí)現(xiàn)了具有良好人機(jī)交互地心音數(shù)據(jù)庫綜合管理系統(tǒng)。根據(jù)心音信號(hào)處理流程和系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)，合理規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。由于將心音信號(hào)的特征值保存在數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)數(shù)據(jù)庫里心音信號(hào)類型足夠豐富，心音識(shí)別越來越準(zhǔn)確的情況下，可以通過數(shù)據(jù)庫里已知的心音信號(hào)對未知心音信號(hào)做出預(yù)判，這樣可以更能有效方便地對心音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，分析其可能的心音狀態(tài)，分析病人可能的病理特征以及嚴(yán)重程度，減少經(jīng)濟(jì)損失，