18、心音信号自动分析技术全解析

心音信号自动分析技术全解析

在医疗诊断领域，心音信号的自动分析对于心脏疾病的早期检测和诊断至关重要。本文将深入探讨心音信号自动分析的相关技术，包括去噪算法、分割算法、特征提取与分类算法，以及TQWT的理论背景和HSMM基于心音信号的分割方法。

1. 去噪算法

心音信号（PCG）容易受到噪声干扰，因此需要有效的去噪算法来抑制噪声水平。去噪算法大致可分为时域和频域算法。

• 时域去噪算法 ：常用于信号的预处理，以去除带外噪声。例如，传统滤波器（如Chebyshev IIR滤波器）、自相关和自适应噪声消除（ANC）等。然而，时域表示不能提供信号中各成分的频谱特征。
• 频域和时频域去噪算法 ：为了利用心音信号（FHS）和其他成分的频谱特征，通常使用离散傅里叶变换（DFT）、短时傅里叶变换（STFT）、离散小波变换（DWT）等变换技术将信号转换到频域或时频域，然后对变换后的信号进行处理以抑制噪声。

在时频域中，基于DWT的算法被广泛用于PCG信号去噪。这是因为DWT的时间窗口长度相对于尺度是可变的，而STFT的窗口长度是固定的。由于这一特性，带限的FHS将在DWT的某些频带中明显存在，而杂音和噪声成分将分布在各个级别，因此幅度较小。在基于DWT的去噪算法中，母小波的选择和阈值处理方式是关键参数。文献中常用的阈值估计方法包括“sqtwolog”、“minimaxi”、“rigrsure”和“heursure”。然而，这些方法没有结合PCG信号的领域知识。为了解决这个问题，提出了一种自适应阈值估计方法，该方法使用统计参数，包括均值、方差和一个新的参数me