心音信号的检测与处理

心音信号的检测与处理（精选三篇）

心音信号的检测与处理 篇1

心音是在心动周期中,由于心肌收缩和舒张,瓣膜启闭,血流冲击心室壁和大动脉等因素引起的机械振动,通过周围组织传到胸壁,将耳紧贴胸壁或将听诊器放在胸壁一定部位,听到的声音。通常很容易听到第一和第二心音,通常将第一心音作为心室收缩的标志,其响度和性质变化,常可反映心室肌收缩强、弱和房室瓣膜的机能状态;将第二心音作为心室舒张的标志,其响度常可反映动脉压的高低。

心电和心音是反映心血管功能状态的两种不同的检测手段,通常的生理参数监测多选用单导联心电,通过AG-clAG电极获取体表微弱的心电信号,经过仪用放大器放大以及带通滤波等信号调理手段获得ECG信号。粘贴电极的电生理提取方法,由于电极对人体的刺激作用,不适合长时间使用,长时间的粘贴电极,会使局部皮肤瘙痒、甚至溃烂。在低负荷生理参数提取的课题研究过程中,探索采用非粘贴电极的心跳信息获取技术,通过对心音信号的检测与处理,实现非粘贴电极的心搏信息获取。

1 固体振动传感器

心音是心脏跳动过程中对胸壁的冲击振动,如何有效获取这些振动信号,尽可能降低运动伪迹的干扰是信号提取技术的关键。尝试过PVDF压电类材料实现心搏冲击的检测,进而采用动圈式固体振动传感器实现心搏/心音信号的获取,PVDF压电类材料提取心冲击信号时容易受到呼吸运动的干扰,且对身体活动敏感,而采用固体振动传感器,则不受呼吸运动影响,具有较强的抗干扰能力,而且可以用同一传感器实现心搏和鼾声信息的获取,可用于睡眠呼吸事件检测。固体振动传感器(见图1),相对于其他心音信号传感器,如驻极体式、动圈式、电容式等,动圈式固体振动传感器具有较好的低频相应特性(心音的听音范围为20～600Hz)。

2 信号调理电路

动圈式振动传感器的基本原理在于振动引起线圈的磁通量变化,进而在线圈两端产生感生电动势,采用仪用放大器可实现线圈两端差动信号的提取。由于传感器、电缆和负载组成的电路的时间常数决定心音传感器的频响,为保证传感器的频响特性并减少线缆引入的运动伪迹干扰,通过封装技术将LT1789为核心的仪用放大电路封装在传感器内部(见图2)。

3 硬件检波与特征点识别

由于先期研究的目的在于心搏信息的获取,而不是心音成份分析,为降低微处理器的采样负荷,我们使用硬件检波与特征点识别技术(见图3)。

为降低硬件电路设计的复杂性,我们巧妙地利用运放的单电源供电特性,实现双向检波,加法电路以及后续的积分电路实现心音包络的准确提取。图3中双运放MAX4163采用双电源供电,第一级的作用是隔直放大,提取交变的音频信号并将其幅度适当放大,便于后续检波,第二级的作用是反向跟随,与后续的二极管检波电路实现反向检波功能;四运放MAX4164使用单电源供电,结合二极管HD1、HD2分别实现反向和正向振动信号的检波,UHR2B是一个加法器,将双向信号合成,再经过RC低通后,获得心音信号的包络曲线,UHR2D起到进一步放大的作用,将其调理到适合微处理器AD采样的动态范围。对于该包络,微处理器可以很低的采样率获取包络曲线,或者通过比较器变成相应的脉冲信号,通过计数的方式获取心动信息。硬件提取心音包络与心电的同步采集对照(见图4)。

4 数字信号处理技术

为对比硬件检测技术的性能,我们对检波之前的心音振动信号,以高速AD(1000Hz,12bits)进行采样,采集到PC机中,在MATLAB平台上进行相应的信号处理。图5为心音与心电的同步信号。

在数字信号处理时,首先对心音信号取绝对值,相当于硬件电路的双向检波和求和电路,在MATLAB里使用abs()函数,接着对绝对值信号进行低通滤波处理,便可获得心音包络,相当于硬件上的RC低通滤波,在MABLAB里使用smooth()函数,或者自己设计低通滤波器,使用filter()函数实现。同步的心音、心电、绝对值以及积分所得的包络线(见图6),数字信号处理方法可得到与硬件处理相当的结果,相比于硬件处理技术,软件处理具有参数调节灵活、效果验证方便的特点,可以通过调整低通滤波器参数,得到理想的心音包络线。

5 结论

动圈式固体振动传感器能够有效地提取心音信号,硬件检波及包络线提取技术能够有效地提取心音包络,从而实现低负荷心冲击信号提取,该技术已经成功运用到低负荷生理参数提取的研究项目中,初步的数字信号处理技术验证硬件检测技术的可靠性。在后续研究中,将通过高速AD采集心音信号,对其进行时域和频域的分析,时频分析方法(WVD、CWD、CKD) 对心音这种非平稳信号,有较高的时频分辨率,对于揭示心音产生的生理机制有着积极的作用,在理论研究和临床诊断中有一定的实用价植。心音图结合心电图,能够大大提高心血管疾病的鉴别和诊断水平,对于了解心血管功能,选择治疗,判断病理以及研究某些疾病的机理都提供很有价值的资料。

参考文献

[1]于云之,聂邦畿.心音的临床意义及研究现状〔J〕,现代医学仪器与应用,1997,9(3)∶9～12

[2]肖仪华,裴驭力.基于笔记本计算机的心音分析仪〔J〕,北京生物医学工程,1999(1)∶34～38

[3]杨乐平,李海涛,赵勇,等.LabVIEW高级程序设计〔M〕,北京:清华大学出版社,2002

[4]元秀华,谢定.心音信号测量中的噪声干扰分析与滤除方法〔J〕,中国现代医学杂志,1999,9(6)∶67

[5]吴延军,徐泾平,赵艳.心音的产生与传导机制〔J〕,生物医学工程学杂志,1996,13(3)∶280～288

广播电视信号传输与检测方法的论文 篇2

随着时间的推移，网络的成熟已经逐渐成为人们获取信息的主要方式，越来越多的年轻人使用网络进行各种信息的获取和共享，以至于逐渐忽略了我国广播电视的重要性。但是一旦网络出现问题，人们就无法进行信息的传输，就会阻断资源的共享。但是广播电视并不会，通过信号传输的信息实用性相比网络是比较高的。因此重视我国广播电视信息传输和检测技术是很关键的。

1简介广播电视概念

广播电视是一种通过传播无线电波信号或者是导线信号，及时获取信息并将信息传递给人们的信息传播方式。随着我国科技的进步，我国的广播电视技术处于不断发展的状态，目前我们接触到的广播电视是一种集图片、视频、声音等各种表现形式于一身的信息传播方式，这种传播方式随着时代的进步一直提升着自身的水平，不仅仅促进社会进步，更重要的是要提升人们对于科学技术的重视度。利用广播电视传播的信息种类多种多样，有一些是企业发布的宣传信息，还有一些是提升人民以及社会影响力的信息，各种各样的信息通过广播电视的传播形式出现在人们的日常生活中，为人们的日常生活带去丰富多彩的乐趣。

2明确广播电视的信号传输技术种类

心音信号的检测与处理 篇3

本文设计、实现一套心音信号采集与分析系统, 并研究利用心音进行被测试者的身份识别。因为传统的密码、口令等验证方法存在容易被忘记或破解的缺陷, 而利用人体生物特征进行身份识别具有独特的优势, 如指纹、虹膜、手形和面部特征等识别技术已经较为成熟, 相关产品已经进入市场。但是利用人体生理信号, 如心音、脉搏等, 进行身份识别的研究才刚刚兴起, 有着很大的研究价值和发展空间。随着计算机技术的迅速发展, 基于单片机、DSP等核心控制器采集心音信号, 利用PC机进行定量分析, 已成为心音检测系统的研究趋势[5,6]。因此, 本系统利用STC12C5A单片机采集HKY-06B型PVDF薄膜式心音传感器输出的心音信号, 并通过RS232总线发送到上位机, 实现了检测终端与上位机之间的数据通信, 同时在上位机采用虚拟仪器软件LabVIEW设计开发了一套集数据管理、采集和分析于一体的虚拟心音检测系统。

1 系统设计

系统的硬件结构框图如图1所示, 包括以下几个部分: (1) 心音传感器模块。能将心脏搏动信号转化为低阻抗音频信号; (2) 信号预处理模块。负责对微弱的心音信号进行前置放大、低通滤波、高通滤波和功率放大; (3) 单片机模块。负责将预处理后的心音信号进行A/D采样以及通过键盘执行数据存储、液晶显示等功能; (4) 串口通信模块。负责与上位机进行数据通信; (5) 电源模块。为系统提供+5 V和+12 V电源。

2 硬件设计

2.1 心音传感器

HKY-06B型心音传感器采用新型高分子聚合材料微音传感元件采集心脏搏动和其他体表动脉搏动信号, 再经过高度集成化信号处理电路处理, 输出低阻抗音频信号。其具有集成度高、可靠性高、灵敏度高、过载能力强、体积小和使用寿命长等特点。其典型的供电电压为5 V, 频率响应在1 Hz~1 500 Hz, 灵敏度为4 m V/Pa。

2.2 信号预处理

在利用单片机对传感器输出的音频信号进行A/D转换之前, 需要对信号进行预处理, 主要包括前置放大、低通滤波、高通滤波和功率放大4个电路。

前置放大电路如图2所示, 采用NPN型硅晶体三极管3DG6, 其偏置电路采用R15、R5和R8组成的分压电路, 并在发射极接有电阻R17, 以稳定放大器的静态工作点。当在放大器的输入端加入输入信号时, 放大器的输出端便可得到一个与输入信号相位相反、幅值放大的信号。

采用运算放大器OP07设计一个由源低通滤波电路和有源高通滤波电路组合而成的带通滤波电路。图3所示是截止频率f=5 k Hz时的四阶巴特沃斯低通滤波器。该滤波电路转移函数为:

式中, b1=0.765, b2=1.848。若选择电容值满足b1=2/C1, 1/C1C2=1, b2=1/C3, 1/C3C4=1, 即C1=2.61 F、C2=0.38 F、C3=1.08 F、C4=0.924 F, 则选取R1=R2=R3=R4=1Ω, 构成了一个截止频率为1/2πHz的四阶巴特沃斯滤波器。取比例系数使截止频率移到5 k Hz、取幅度比例系数Km=10 000, 就可以使用10 kΩ而不用1Ω电阻, 由此得比例元件值为:R1=R2=R3=R4=10 kΩ, C1=8.3 n F、C2=1.2 n F、C3=3.4 n F、C4=2.9 n F, 如图3所示。同样, 采用比例法可得图4所示的截止频率f=5 Hz时的四阶巴特沃斯高通滤波器元件值。

图5所示为OTL低频功率放大器, 其由晶体三极管Q4组成推动级, Q1、Q2是一对参数对称的NPN和PNP型晶体三极管。Q4管工作于甲类状态, 它的集电极电流由电位器R6进行调节, 该电流的一部分流经电位器R4及二极管D2, 给Q1、Q2提供偏压。调节R4, 可以使Q1、Q2得到合适的静态电流而工作于甲、乙类状态, 以克服交越失真。静态时要求输出端中点 (Q1、Q2的发射极) 的电位U=2.5 V, 可以通过调节R6来实现。又由于R6的一端接在输出端中点, 因此, 在电路中引入交直流电压并联负反馈, 一方面能够稳定放大器的静态工作点, 同时也改善了非线性失真。功率放大电路中用到了3DG6、3DG12和3CG12双极结型三极管 (BJT) 。

2.3 单片机模块

根据心音信号的特点以及系统性价比的要求, 结合STC系列单片机的性能特点, 采用STC12C5A作为核心控制器, 负责将预处理后的信号进行A/D转换、数据存储、液晶显示和串口通信等。STC12C5A单片机是高速、低功耗、超强抗干扰的新一代8051单片机, 其指令代码完全兼容传统8051, 但速度快8倍, 并且自带8路高速10 bit A/D转换, 完全可以满足心音检测系统的要求。

3 软件设计

检测系统的软件包括单片机软件和上位机软件两部分。

3.1 单片机软件设计

单片机软件采用模块化设计思想, 主要包括:主程序、键盘子程序、液晶显示子程序、RS232通信子程序、数据存储子程序、A/D转换子程序等。主程序流程图如图6所示, 首先对整个系统进行初始化设置, 使系统正常工作, 再执行按键扫描程序, 根据扫描得到的键值, 进入不同的服务子程序。其中比较重要的还有A/D中断子程序, 其应用公式Vin= (Vcc×D) /256将采集到16进制ADC转换数据的电压值转变为4位10进制电压数据。

3.2 上位机软件设计

上位机软件主要是与单片机进行通信, 实时采集并发送心音数据, 为进一步的分析提供一个良好的人机交互平台。虚拟仪器软件Lab VIEW前面板采用交互式图形化用户界面, 程序框图采用G语言编程, 可以用来设计虚拟心音检测平台[7,8]。本系统采用模块化设计思想, 主要包括数据管理、数据采集、数据回放、数据分析和报表打印模块等。由于模块较多, 在一个面板上很难显示出所有内容, 一般可以通过Tab Control控件进行分页显示, 但如果前面板控件过多, 程序框图必然繁乱, 因此本系统采用多面板方式。

管理模块采用免费并开源的数据库访问包Lab SQL, 实现被测试者信息的录入、查询、修改和删除等功能。数据采集模块利用虚拟仪器软件架构VISA, 打开、设置计算机的串口实现与下位机间的RS232通信, 但要注意要设置一样的波特率、数据位、奇偶校验位等。数据分析模块主要完成小波包去噪、特征提取和模式识别等处理功能。

4 实验结果

利用本系统对三位被测试者分别采集20组信号, 总共60组信号进行分析。首先采用小波包变换去除噪声, 进行小波包能量特征提取, 得到小波包分解的第三层8个系数的能量特征值;然后将前5个能量特征值组合成特征向量, 并对应不同测试者样本附上1、2和3的标签;最后随机选取50个样本训练SVM识别模型, 并利用遗传算法 (GA) 优化SVM的参数c和g, 剩下的10个样本作为测试数据, 进行10次实验, 求取平均识别率。仿真结果表明, WPT+GA-SVM平均识别率为85%。

对于GA-SVM分类模型, GA的参数选择为种群规模为20、进化次数为50次、交叉概率为0.4、变异概率为0.2。GA优化SVM时适应度变化曲线如图7所示。表1给出了其中一次实验的10个测试样本的特征向量、预测标签和实际标签。

由表1可见, 10个测试样本仅编号9的样本被误判, 其余都正确分类, 识别率达90%。测试结果的识别率未能达到100%的原因及措施: (1) 样本数量较少。需要建立一个心音数据库; (2) 采集过程中的噪声对最后的识别率有一定的影响。但预处理电路去噪还有改进的空间, 软件去噪值得继续深入研究; (3) 特征提取和模式识别都至关重要, 因此还需要进一步挖掘优化算法。

本文从硬件和软件两个方面提出了一个基于STC单片机和Lab VIEW的心音信号检测系统, 通过心音身份识别实验表明, 信号调理电路设计的好坏决定了系统能否可靠、稳定地运行。本文所设计的硬件系统具有开发周期短、性价比高的特点, 单片机软件采用模块化设计, 调试方便, 上位机软件界面友好、操作简便、功能强大。

参考文献

[1]郭兴明, 林辉杰, 肖守中.复杂度在心音信号分析中的应用[J].仪器仪表学报, 2010, 31 (2) :259-262.

[2]杨秀梅, 潘家华, 张祖兴.ICA在心音信号处理中的应用[J].生物医学工程学杂志, 2008, 25 (4) :766-769.

[3]成谢锋, 马勇, 张少白, 等.基于数据融合的三段式心音身份识别技术[J].仪器仪表学报, 2010, 31 (8) :1712-1719.

[4]胡玉良, 王海滨, 陈健.心音时域分析的新方法研究[J].生物医学工程学杂志, 2010, 27 (2) :425-428.

[5]郭兴明, 吴文竹, 唐俊铨.便携式心脏储备参数监测系统的设计与实现[J].中国生物医学工程学报, 2010, 29 (6) :863-868.

[6]王海滨, 江钟伟, 董秀成.基于听诊器的心音采集解析系统[J].生物医学工程学杂志, 2009, 26 (2) :282-287.

[7]周红标, 陈若珠, 田守军.基于小波变换的脉搏信号分析仪的设计[J].北京生物医学工程, 2009, 28 (6) :288-302.