本文阐述了如何利用MATLAB GUI结合经验模态分解(EMD)技术提取心音信号特征，对于心血管疾病诊断的重要意义。通过创建GUI界面，用户能加载.wav格式的心音信号，运用EMD算法对信号进行分解，计算IMF的统计特征，如均值和方差，从而实现特征提取。实际应用中，预处理如滤波和降噪也是关键步骤，以提升特征提取的准确性。
基于MATLAB GUI的EMD心音信号特征提取
心脏疾病是全球范围内最常见的健康问题之一。心音信号分析在心血管疾病的诊断和治疗中起着至关重要的作用。本文将介绍如何使用MATLAB GUI和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）来提取心音信号的特征。
EMD是一种自适应的数据分解方法，可将非线性和非平稳信号分解为一系列本质模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。每个IMF代表了不同尺度上的振动模式，其中包含了信号的局部特征。
首先，我们需要创建一个MATLAB GUI界面，以便用户能够方便地加载心音信号并执行特征提取操作。以下是一个简单的GUI界面示例：
function emd_feature_extraction_gui
% 创建GUI窗口
fig = figure('Name'
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