【摘 要】
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可穿戴心音监测是当前一个新兴的针对心血管疾病的研究课题。然而目前的心音监测装置大多只具备数据存储以及传输功能,且可穿戴应用具有易受干扰,缺乏与之配套的算法来实现对可穿戴应用心音信号的处理。为了解决上述问题,本文设计并实现了针对可穿戴心音监测应用的降噪、分割以及分类算法,主要研究内容如下:1)设计一种针对可穿戴心音监测应用的降噪算法。该算法根据心音信号的特点以及可穿戴应用的噪声特征,结合变分模态分解
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可穿戴心音监测是当前一个新兴的针对心血管疾病的研究课题。然而目前的心音监测装置大多只具备数据存储以及传输功能,且可穿戴应用具有易受干扰,缺乏与之配套的算法来实现对可穿戴应用心音信号的处理。为了解决上述问题,本文设计并实现了针对可穿戴心音监测应用的降噪、分割以及分类算法,主要研究内容如下:1)设计一种针对可穿戴心音监测应用的降噪算法。该算法根据心音信号的特点以及可穿戴应用的噪声特征,结合变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）、GHM多小波和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）实现对带噪原始信号的降噪处理（下文中将这种方法简称为VGP）。在公开数据集以及硬件仿真平台的抗噪测试中,能在信噪比-5d B的噪声环境下对心音信号进行稳定的处理,在信噪比为5d B时能实现5d B以上的提升。2)设计一种针对可穿戴心音监测应用的S1和S2分割及分类算法。在完成心音信号的降噪之后,使用基于Teager能量算子以及高阶香农包络的双门限法进行S1和S2的分割,最后使用SVM对S1和S2的类型进行判断。在公开数据集上进行验证,可得到S1和S2检出的平均查全率为95.5%,分类的查准率为97.2%。在信噪比为-5d B的噪声环境下,定位误差小于等于6.3%。3)设计一种针对可穿戴心音监测应用的S3、S4以及心杂音的处理算法。由于S3、S4以及心杂音的发生率以及幅值都偏低。因此需要在S1和S2分割步骤的基础上,单独针对S3、S4以及心杂音进行存在性检测,并根据其时频域特征独立采用一套的定位以及分类的参数和流程。综上所述,本文提出的可穿戴心音监测应用的心音信号处理算法能够在复杂噪声环境下对心音各组分进行稳定的分割及分类。
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