心音小波的构造与应用

发布时间：2021-03-23 17:57

　　心音信号是属于强背景噪声下微弱的生物信号，是人体中最重要的生理信号之一，是心脏在舒张和收缩运动过程中心肌、血液和瓣膜等机械振动产生的复合音，直接反映了大血管和心脏系统的机械运动状况和心脏各个部分的生理和病理信息。心音信号的处理和分析，对心血管疾病的早期诊断具有积极的意义。在心音信号处理领域，小波变换已成为心音信号的预处理、频率分段以及信号的分解重构等方面的重要手段。运用小波变换的方法对心音信号进行分析，首先的工作要选择小波基，通常是按相似性选择小波基，不同的小波基时、频特性是不相同的，对同一心音信号进行小波分解，其结果也有所不同。一种合适的小波基应满足紧支性、对称性、高消失矩以及正则性。因此，为了进一步提高小波分析在心音信号处理中的性能，本文在分析小波构造和心音信号理论的基础上，构造了一种专门用于心音信号处理的小波基。首先提出一种构造滤波器长度为偶数的紧支撑双正交小波的一般方法；然后根据心音信号的特点，讨论心音小波的构造原则和一种基于心音小波族的心音信号合成模型，并且在此基础上构造出心音小波。为了突出使用心音小波处理心音信号的先进性和实用性，本文对心音小波进行了比较全面的理论和数值仿真... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

正常心音采集图

心音的频谱图（功率谱）

心音的等高线图

【参考文献】：
期刊论文
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[5]基于数据融合的三段式心音身份识别技术[J]. 成谢锋,马勇,张少白,张瑛,郭宇锋.  仪器仪表学报. 2010(08)
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博士论文
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[2]基于舒张期心音信号分析与特征提取的冠心病无损诊断研究[D]. 赵治栋.浙江大学 2004

硕士论文
[1]基于小波多尺度卡尔曼滤波模型的建筑物变形分析预测研究[D]. 彭志如.长安大学 2012
[2]心音信号的等效分析模型和特征参数提取的研究[D]. 朱冬梅.南京邮电大学 2012
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[4]振动压路机振动加速度实时检测及数据处理研究[D]. 易飞.重庆交通大学 2011
[5]基于声发射和小波分析的大型风力机叶片材料损伤识别研究[D]. 赵新光.沈阳工业大学 2009
[6]基于边缘增强的自适应阈值图像去噪[D]. 王茜.苏州大学 2008
[7]基于小波包和边缘检测的自适应数字水印算法[D]. 周娜.青岛大学 2008
[8]输油管道泄漏检测及定位的仿真研究[D]. 宋琳.大庆石油学院 2008
[9]一种利用计算机电源噪声的随机序列发生器[D]. 石雷.兰州大学 2007
[10]基于小波边缘检测的图像去噪方法研究[D]. 孙长峰.郑州大学 2007



本文编号：3096190