广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2015, Vol. 33 ›› Issue (3): 34-44.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2015.03.006

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心音信号特征分析与识别方法研究

周克良, 王亚光, 叶岑   

  1. 江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
  • 收稿日期:2015-01-10 出版日期:2015-05-10 发布日期:2018-09-20
  • 通讯作者: 周克良(1963—),男,江西赣州人,江西理工大学教授。E-mail: 1214780904@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61363011);江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD12043);江西省研究生创新专项资金项目(YC2012-S095)

Heart Sound Signals Feature Analysis and Recognition Method

ZHOU Ke-liang, WANG Ya-guang, YE Cen   

  1. School of Electrical Engineering and Automation, Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou Jiangxi 341000,China
  • Received:2015-01-10 Online:2015-05-10 Published:2018-09-20

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268

摘要： 心音信号是心脏及心血管系统机械状况的反映,是包含了人类心脏各部分的生理和病理信息的重要信号。目前通过心音信号诊断疾病的方法主要是人工听诊,如果能够研究出一套行之有效的算法对采集到的心音进行自动识别分类,当发现病变的心音时能自动做出判断提示甚至发出报警信号,这对心脏疾病的临床研究具有极其重要的研究价值。针对以上所述通过以下几个方面对心音信号进行研究:采用HKY-06B心音传感器采集心音信号,通过Cool Edit Pro2.1录音软件实现对心音信号的格式转换和储存、通过小波分析法对心音信号进行预处理、运用Mel频率倒谱系数对心音信号进行特征提取以及利用高斯混合模型对心音信号进行识别。通过预处理、特征参数提取等步骤后,建立GMM,将采样信号输入GMM心音模型库进行识别,能够准确判断心音是正常心音还是病理性心音。

关键词: 心音识别, 小波分析法, Mel频率倒谱系数, 高斯混合模型

Abstract: Heart sound signal reflects the mechanical condition of the heart and cardiovascular system, which is an important signal of the physiological and pathological information about various parts of the human heart. At present, the diagnosis of disease through the heart sound signal method is mainly by manual auscultation. It would be very important to the clinical research of heart disease if can come up with an effective algorithm which can automatically recognize and classify the collected heart sound, judge and even prompt a warning signal when heart sound related to lesions is found. Based on the above described facts, it studied the heart sound by the following aspects: use HKY-06B heart sound sensor to collect heart sound signal; transforming format and storing heart sound signal by the recording software of CoolEditPro2.1, pre-processing, extracting the features of the heart sound signals by means of Mel Frequency. After preprocessing, extracting features, GMM is set. the sampled signals are put into the GMM model to identify whether the sounds are normal sounds or pathological ones.

Key words: heart sound identification, wavelet analysis, mel frequency cepstral coefficients, gaussian mixture model

中图分类号: 

  • TN911.72
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