基于FPGA的心音信号分类识别系统的研究与设计

发布时间：2017-11-01 19:03

  本文关键词：基于FPGA的心音信号分类识别系统的研究与设计

  更多相关文章： FPGA 心音识别 瞬时频率 能量谱 神经网络

【摘要】：在心血管疾病的无创诊断方面,人体心音信号的研究分析结果具有很高的应用价值,也因此得到了非常广泛应用。人体心音信号的研究分析与应用从最初的医生主观听诊分析不断的发展为更加准确客观的数字化医疗设备辅助诊断,诊断的效率和正确度得到了非常大的提升。但是又随着医疗设备微型化便携化的发展,对心音信号的快速硬件实现和便于携带提出了要求。本文设计了基于FPGA的心音信号分类识别系统,在硬件实现心音信号的分析速度更快,更加方便携带。本设计采用的硬件FPGA芯片是Xilinx的XC5V1X30芯片,软件环境为ISE软件,采集模块在自制电路板上实现。论文的主要工作如下:1)使用过载能力强和抗干扰能力强的心音传感器采集心音信号转换为模拟电压信号;用INA337精密仪用放大器对电压信号进行放大,再经过带通滤波电路,达到AD转换芯片的模拟输入电压要求,经过AD9268芯片转换后输入FPGA芯片进行下一步处理。2)在FPGA芯片中用Verilog语言设计一个心音信号去噪模块。选择Db6小波基函数来对心音信号进行小波变换分解去噪,根据实验分析结果小波变换分解层数选为5层。在每一层各选取最佳的阈值来阈值处理小波变换分解得到每一层的高频系数,重构就得到去除噪声心音。3)对去除噪声后的心音信号做提取相关特征参数的运算,计算得到的特征向量作为识别向量。第一步:对去除噪声后的心音进行经验模式分解,根据实验分析分解层数也选择5层,5层分解能够得到5个经验模式分量IMF;第二步:对5个IMF进行希尔伯特变换(HT)得到每层的瞬时频率和包络幅值;第三步:根据每层的瞬时频率和包络幅值计算该心音信号瞬时频率的方差Q与平均值E。第四步:用提升小波包对经过去噪处理后的心音信号进行分解,分解层数根据研究分析选择为4层,再选择相关小波包分解系数求其能量值作为能量谱向量。特征参数选取模块的子模块主要包括EMD分解模块、希尔伯特变换提取瞬时频率模块、小波包分解提取能量向量模块。EMD分解在FPGA芯片中通过软核实现,用C语言在软核中实现EMD分解算法;然后在System Generate中建模希尔伯特变换和小波包分解模块,再转换为硬件描述语言。4)本系统选择BP神经网络作为识别器,以提取得到特征参数向量作为输入向量来对心音信号识别。用于心音信号分类识别的神经网络模块的子模块包括激励函数模块、隐含层神经元模块、输出层神经元模块和控制模块等。用Matlab软件对该神经网络做离线训练求得隐含层和输出层的权值,然后在System Generate中建模设计整个识别模块。本文选用二尖瓣狭窄导致的异常心音信号、二尖瓣关闭不全导致的异常心音信号、房间隔缺损导致的异常心音信号和正常心音信号四类心音信号作为设计系统的分类识别对象。经过这四种心音的识别实验,结果显示该系统能够有效辨别这四类心音信号,识别率在96%以上。
【关键词】：FPGA 心音识别 瞬时频率 能量谱 神经网络
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7;R54
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究的背景与意义10-11
• 1.1.1 研究的背景10-11
• 1.1.2 研究的意义11
• 1.2 心音分析的国内外研究现状11-13
• 1.2.1 心音分析的国外研究现状11-12
• 1.2.2 心音分析的国内研究现状12-13
• 1.3 心音分析设备的研究现状13-14
• 1.4 主要的研究内容14-15
• 1.5 论文的结构15-16
• 第二章 心音信号的生理特性分析与预处理16-22
• 2.1 心音信号的生理特性分析16-17
• 2.1.1 心音信号的产生16-17
• 2.2 心音信号的采集分析17-18
• 2.3 心音信号去噪预处理方法18-21
• 2.3.1 小波变换原理18-19
• 2.3.2 Mallat算法19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 心音的特征提取与分类识别方法22-31
• 3.1 心音信号的分段22-25
• 3.1.1 EMD的基本理论和算法22-23
• 3.1.2 经验模式分解的希尔伯特变换23-25
• 3.2 心音信号的特征参数提取25-28
• 3.2.1 心音信号的瞬时频率25-26
• 3.2.2 小波包提取心音信号能量谱26-28
• 3.3 心音信号的分类识别28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 心音信号的采集与预处理实现31-38
• 4.1 心音信号的采集31-32
• 4.2 心音信号的去噪实现32-37
• 4.2.1 心音去噪的Mallat算法实现33-34
• 4.2.2 心音去噪的阈值处理34
• 4.2.3 心音去噪的多层小波变换实现34-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 心音信号特征提取与分类识别的系统实现38-69
• 5.1 特征参数提取过程中的EMD分解模块实现38-43
• 5.1.1 SOPC系统的硬件设计38-39
• 5.1.2 SOPC系统的软件部分设计39-43
• 5.2 特征参数提取中的希尔伯特变换模块实现43-57
• 5.2.1 希尔伯特变换算法的分析与推导43-47
• 5.2.2 窗函数与速率变换模块的设计与实现47-51
• 5.2.3 FFT模块与滤波模块设计51-54
• 5.2.4 IFFT算法及数据输出模块设计54-55
• 5.2.5 希尔伯特变换的顶层设计55-56
• 5.2.6 实验结果仿真56-57
• 5.3 提取心音信号的频带能量模块57-59
• 5.4 心音信号分类识别模块59-66
• 5.4.1 心音识别模块中的隐含层实现62-63
• 5.4.2 心音识别模块中的输出层神经元实现63-64
• 5.4.3 心音识别模块中的BP神经网络建模64-66
• 5.5 系统的测试66-68
• 5.6 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 参考文献71-74
• 附录A74-76
• 致谢76-77
• 攻读学位期间的研究成果77-78

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本文编号：1128090