先天性心脏病简称先心病,该疾病会严重影响儿童、青少年的发育成长。因此,对于此类疾病的早发现、早治疗,对于青少年的健康成长意义重大。据统计,我国每年约有12~15万先心病患儿出生。因此研究先心病的临床初期辅助确诊技术对于此类患儿的健康发育意义重大。由于心音为非平稳随机信号,本文以短时傅里叶变换和神经网络方法为基础,设计了一款基于Android的先天性心脏病心音采集分析设备。该设备可以通过判断心脏信号是否存在病理性杂音,为医疗条件相对落后,缺乏检测手段的西部地区儿童提供早期临床诊断。该诊断系统的具体原理为,检测样本的心音信号通过传感器采集,经数模转换电路,信号数字化后,再经蓝牙传到移动设备上。软件部分完成心音信号采集、信号回放等功能。为此设计了一个算法并通过手机记录检测到心脏杂音信号。心音预处理采用快速小波变换和香农能量变换,通过变换后的包络分量来直观区分S1与S2心音信号。利用短时傅里叶变换提取不同病种心音信号的频率分量,将该分量通过BP神经网络算法进行分类识别。通过对采集到的心音数据库中468例信号进行训练识别,识别结果正确率为80%。结果表示该套采集设备采集的心音信号质量良好。