### 心音信号分割中的包络提取算法比较研究
#### 摘要
本文主要讨论了心音信号分割过程中包络提取算法的比较研究。针对心音信号的时间进程中的第一和第二心音提取包络曲线的需求，介绍了三种代表性的算法：归一化平均香农能量（Normalized Average Shannon Energy, NASE）、希尔伯特变换的包络信息（Envelope Information of Hilbert Transform, EIHT）以及心音特征波形（Cardiac Sound Characteristic Waveform, CSCW）。通过对这些算法的性能对比及优缺点分析，为实际应用提供理论依据和技术指导。
#### 关键词
- 心音特征波形（CSCW）
- 包络提取算法
- 希尔伯特变换
- 归一化平均香农能量
- 分割
#### 1. 引言
身体功能的变化往往与神经系统密切相关，尤其是当身体出现异常时。交感神经系统的活动通常会导致心脏瓣膜功能发生变化，这是人体重要的生存反应之一。然而，持续的此类反应可能会导致身体系统达到极限，心脏瓣膜可能在不知不觉中受损。长期以来，心电图（Electrocardiogram, ECG）是检测心血管功能问题的主要方法。但是，由于心脏缺陷通常源自结构性异常并表现为心脏杂音，因此使用ECG很难检测到这些异常。
从监测器官产生的机械振动所形成的心音信号的角度来看，听诊显然是诊断心脏病的基本工具。然而，通过传统的声学或电子听诊器来听诊心音信号需要长时间的实践和经验积累。尽管如此，听诊仍然是一个有效的手段，但在实际应用中面临着诸多挑战。
#### 2. 包络提取算法及其应用
##### 2.1 归一化平均香农能量 (NASE)
归一化平均香农能量是一种基于能量的方法，用于提取信号的包络。它通过计算信号的能量分布，并将其归一化处理，从而获得信号的包络曲线。NASE方法的优势在于能够有效去除噪声干扰，提高信号的清晰度。但其对高斯白噪声敏感，且对于非线性信号的效果相对较差。
##### 2.2 希尔伯特变换的包络信息 (EIHT)
希尔伯特变换是一种将实值信号转换为复值信号的技术，能够提取信号的瞬时幅度和相位信息。EIHT利用希尔伯特变换得到信号的包络信息，进而实现心音信号的分割。该方法的优点在于可以精确地捕捉信号的瞬态特性，适用于非平稳信号。不过，希尔伯特变换对信号的边界效应敏感，可能会引入额外的误差。
##### 2.3 心音特征波形 (CSCW)
心音特征波形方法是专门设计用于提取心音信号特征的一种算法。它通过对心音信号进行预处理、特征提取等步骤，识别出特定的心音特征波形。CSCW方法的优点在于针对性强，特别适合于心音信号的处理；缺点是计算量大，对数据的质量要求较高。
#### 3. 性能比较与讨论
通过对这三种算法在不同条件下的性能测试，可以得出以下结论：
- **归一化平均香农能量**：在低信噪比环境下表现较好，但在处理非线性信号时效果不佳。
- **希尔伯特变换的包络信息**：能够很好地捕捉信号的瞬态变化，适用于非平稳信号，但在处理边界效应时存在局限性。
- **心音特征波形**：针对性强，特别适合处理心音信号，但在计算效率上不如前两种方法。
#### 4. 结论
本文通过对比分析了三种包络提取算法在心音信号分割中的应用情况。每种算法都有其独特的优点和局限性，具体选择哪种算法应根据实际情况来决定。例如，在噪声较大的环境中，可以优先考虑使用归一化平均香农能量方法；而在需要精确捕捉瞬态变化的情况下，则更适合采用希尔伯特变换的方法。未来的研究还可以探索更多新型的包络提取算法，以进一步提高心音信号分割的准确性和可靠性。
