1、冠心病已經(jīng)成為嚴(yán)重威脅人們身體健康的疾病之一,由于其高發(fā)病率,高致殘率和高死亡率,不僅嚴(yán)重影響著個(gè)人健康和生活質(zhì)量,也會(huì)給國(guó)家和社會(huì)帶來極為沉重的負(fù)擔(dān)。因此,對(duì)冠心病的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是至關(guān)重要的。冠心病是由于冠狀動(dòng)脈狹窄,導(dǎo)致心肌供血不足,從而引起的心肌機(jī)能障礙和器質(zhì)性病變。心音是人體重要生理信號(hào)之一,蘊(yùn)含著心血管的生理和病理信息。冠狀動(dòng)脈狹窄,導(dǎo)致流經(jīng)冠狀動(dòng)脈的血液狀態(tài)由層流變成湍流,從而在心音信號(hào)舒張期中產(chǎn)生高頻心雜音。因此

2、,舒張期心音信號(hào)的非線性分析對(duì)于冠心病的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療有重要的意義。
　　本文研究了基于非線性分析的冠心病舒張期心音信號(hào)特征提取算法。通過對(duì)舒張期心音信號(hào)的非線性分析,提取出冠心病患者的有效病理特征。首先,運(yùn)用S變換對(duì)舒張期心音信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,提出了基于S變換和Renyi熵的舒張期心音信號(hào)非線性分析算法;其次,利用EMD對(duì)舒張期心音信號(hào)進(jìn)行趨勢(shì)項(xiàng)剔除,提出基于EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)的舒張期心音信號(hào)非線性分析算法;最后,利用臨床

3、采集的心音信號(hào)驗(yàn)證了算法性能。
　　本論文主要工作如下:
　　(1)提出了基于S變換和Renyi熵的舒張期心音信號(hào)非線性分析算法。首先,研究S變換和Renyi熵理論,探討了Renyi熵參數(shù)的選取。其次,對(duì)舒張期心音信號(hào)進(jìn)行S變換,在時(shí)頻域上計(jì)算Renyi熵。最后,分析臨床采集得到的正常人和冠心病患者的舒張期心音信號(hào)。結(jié)果表明,正常人心音信號(hào)的Renyi熵值低于冠心病患者心音信號(hào)的Renyi熵值且具有顯著差異性。所以Renyi

4、熵能有效揭示冠狀動(dòng)脈狹窄引起的血流流變狀態(tài)改變的信息。
　　(2)提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical mode decomposition,EMD)和關(guān)聯(lián)維數(shù)的舒張期心音信號(hào)非線性分析算法。首先,研究EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)理論,并對(duì)關(guān)聯(lián)維數(shù)進(jìn)行參數(shù)選取。其次,運(yùn)用EMD對(duì)舒張期心音信號(hào)進(jìn)行趨勢(shì)項(xiàng)剔除與重構(gòu),對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算。最后,分析臨床采集得到的正常人和冠心病患者的舒張期心音信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,冠心病患者心音信號(hào)的