基于VMD和多小波的心音分割定位方法与流程.docx

本文介绍了一种基于变分模态分解（VMD）和多小波的心音分割定位方法，旨在解决在可穿戴心音检测设备中处理心音信号的挑战。在心音信号处理技术领域，尤其是在低信噪比和复杂环境干扰的情况下，准确分割和定位心音对于心脏病的诊断至关重要。 当前的心音分割定位方法往往依赖于心电图（ECG）作为参考，但这增加了硬件的复杂度，同时也限制了其便携性。因此，寻找只依靠心音信号的处理方法成为研究的重点。本文提出的方法首先通过VMD进行心音信号的分解，VMD是一种自适应的非递归模态分解技术，能够有效解决经验模态分解（EMD）中的模态混叠和不稳定频率问题，提供更准确的模态分离。 接着，采用多小波分析对VMD分解后的信号进行进一步处理。多小波分析具有良好的时频分辨率，能更好地捕捉心音信号的非平稳特性，尤其是对于高频成分的分析，相比S变换更加精确。在去噪和特征提取阶段，结合了香农包络和奇异值分解，提高了在高噪声环境下的信号识别能力。香农包络常用于心音信号的包络提取，但阈值选择的主观性可能影响其性能。奇异值分解则可以提供额外的信号特征，有助于改善信号分割效果。 在实际操作中，该方法包括多个步骤：首先收集心音信号样本，然后进行去噪处理，再进行重采样，接着标记出心音信号中的第一心音（S1）和第二心音（S2）的区间。通过对每个心音区间进行多小波分析，可以更准确地定位心音的开始和结束点，从而提高分割的准确性。 本文提出的基于VMD和多小波的心音分割定位方法，结合了先进的信号处理技术，旨在提高在嘈杂环境下对心音信号的处理能力和分割精度，为无创、便携的心音监测设备提供了有效的信号处理策略。这一方法有望改善心音检测设备在实际应用中的性能，对于心脏病的早期发现和治疗具有重要意义。