65、心脏声音分析：基于连续小波变换与小波熵的疾病检测

心脏声音分析：基于连续小波变换与小波熵的疾病检测

1. 心脏声音分析的重要性与背景

心脏声音蕴含着关于心脏功能、心脏瓣膜完整性和血液动力学的重要临床信息。传统的心脏听诊是诊断心脏疾病的重要手段，但由于人耳听力的局限性和医生技能的差异，其准确性受到一定影响。而心音图技术则能以图形方式展示心音，为心脏疾病的诊断提供了更客观的依据。由于心音信号具有时变特性，时频分析方法成为描述心音的理想选择。

2. 连续小波变换（CWT）原理

连续小波变换（CWT）是一种强大的信号处理工具，它能提供不同的时频分辨率，非常适合分析非平稳信号。其定义如下：
[CWT(a,b) = \int_{-\infty}^{\infty} s(t) \psi_{a,b}(t) dt]
其中，(s(t)) 是信号，(\psi(t)) 是母小波，(a) 和 (b) 分别是缩放和平移参数，(t) 是时间。小波族 (\psi_{a,b}) 由母小波 (\psi) 的伸缩和平移得到：
[\psi_{a,b}(t) = \frac{1}{\sqrt{a}} \psi(\frac{t - b}{a})]
CWT 的缩放参数与频率成反比，在分析高频信息时，较小的缩放尺度能更好地检测到高频成分。在本研究中，选择 Morlet 小波作为母小波，因为许多研究表明它在检测心音方面能取得较好的效果。

3. 数据采集与分析

• 数据采集 ：
  • 采集正常人和患有主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流患者的心音信号，并保存到硬盘进行进一步分析。
  • 信号以 12 位分辨率、4