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智能电子听诊器设计与实现

作　者: 胡泊
导　师: 刘开华
学　校: 天津大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 希尔伯特黄变换神经网络电子听诊器
分类号: R540.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

心音和呼吸音是反映心脏和肺部生理及病理的一项重要指标,目前对心音和呼吸音的听诊仍然是心脑血管和呼吸系统疾病的主要诊断手段。但是这些声信号对于人耳听诊而言,声波太复杂。传统听诊器难以捕捉一些微弱的生理声音信号且诊断结果容易受听诊者主观经验的影响,因而准确性较差。因此临床上需要建立一种能准确高效的记录、储存、显示和进行纵向与横向客观比较的心肺音分析与识别系统,以便让临床医生在听诊的同时能对病人的病变做出更加准确的判断。如果能深入分析出心肺音中所包含的病变信息,就可有效利用简单的听诊技术早期发现疾病,大幅度降低复杂检查所需的医疗费用,具有广泛的应用前景。本毕业设计提出运用希尔伯特黄变换等数字信号处理算法对声音信号进行分析处理,将声音的时频特性以图形形式表示出来,变听诊为视诊,并使用经验模式分解提取出一种新的特征参数供模式识别使用,通过神经网络实现初步的自动诊断。论文介绍了现代数字信号处理中时频分析技术和神经网络算法,并详细阐述了其应用于心音呼吸音的信号采集、数字滤波、包络提取、自动分段、时频域分析和神经网络模式识别等功能的完整实现。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-9
    1.1.1 心音和呼吸音  8
    1.1.2 听诊  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 目前存在的问题  10-11
  1.4 本文的研究目标  11
  1.5 论文的结构安排  11-13
第二章数字信号处理技术  13-35
  2.1 傅立叶变换  13-15
    2.1.1 传统傅立叶变换  13
    2.1.2 傅立叶变换的局限性  13-14
    2.1.3 测不准原理  14
    2.1.4 非平稳信号  14-15
  2.2 时频分析  15-18
    2.2.1 短时傅立叶变换  15-16
    2.2.2 魏格纳-威利分布  16-17
    2.2.3 小波变换  17-18
    2.2.4 希尔伯特黄变换  18
  2.3 希尔伯特黄变换  18-25
    2.3.1 固有模态函数  18-19
    2.3.2 经验模式分解  19-22
    2.3.3 希尔伯特变换  22
    2.3.4 瞬时频率  22-23
    2.3.5 Hilbert谱与边际谱  23-24
    2.3.6 希尔伯特黄变换的有效性和先进性  24-25
  2.4 非平稳信号的时频分析比较  25-30
    2.4.1 正弦暂态信号  25-26
    2.4.2 调频调幅信号  26-28
    2.4.3 线性调频信号  28-29
    2.4.4 小结  29-30
  2.5 神经网络与模式识别  30-35
    2.5.1 神经网络  30
    2.5.2 BP神经网络模型  30-31
    2.5.3 训练算法  31-35
第三章心肺音信号处理的关键算法  35-45
  3.1 心肺音信号的产生机理  35-37
    3.1.1 心音听诊概述  35-36
    3.1.2 肺音听诊概述  36-37
  3.2 心肺音信号的噪声分析  37-38
  3.3 心肺音信号的包络提取算法  38-41
    3.3.1 短时平方能量算法  38
    3.3.2 归一化平均香农能量算法  38-39
    3.3.3 希尔伯特变换  39-41
  3.4 心肺音信号的分段识别算法  41-43
    3.4.1 传统分段算法  41
    3.4.2 自动分段算法  41-42
    3.4.3 算法的优点  42-43
  3.5 神经网络特征值的选取  43-45
第四章心肺音分析系统的设计实现  45-61
  4.1 系统框图  45-46
  4.2 声音采集  46-48
    4.2.1 声音传感器  46-47
    4.2.2 前端硬件电路  47-48
    4.2.3 采样录音  48
  4.3 软件预处理  48-49
  4.4 时域分析  49-50
  4.5 频域分析  50
  4.6 时频分析  50-51
  4.7 模式识别  51-53
    4.7.1 输入层神经元参数的选择  51-52
    4.7.2 输出层神经元个数的选择  52
    4.7.3 隐含层神经元个数的选择  52
    4.7.4 神经网络学习训练  52-53
  4.8 分析实例  53-61
    4.8.1 心音分析  53-57
    4.8.2 肺音分析  57-61
第五章总结与展望  61-62
参考文献  62-65
发表论文和参加科研情况说明  65-66
致谢  66

智能电子听诊器设计与实现

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