基于Matlab的心音信号处理与诊断研究

本研究旨在利用巴特沃斯滤波和小波分解技术对心音信号进行处理与特征提取，以实现心音异常检测与诊断。

项目信息

编号：MOG-43
大小：8M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

本研究旨在利用巴特沃斯滤波和小波分解技术对心音信号进行处理与特征提取，以实现心音异常检测与诊断。首先，从WAV文件或通过声卡录制的音频数据中获取心音信号，并应用巴特沃斯滤波器对信号进行带通滤波，以提取目标频段内的有效信号。其次，通过Daubechies小波分解对信号进行多层次分解，进一步分离心音信号的不同频率分量。接着，采用香农能量测度法提取信号特征值，并通过峰值检测和信号间隔分析对心音的S1和S2间隔、心动周期等特征进行评估。最后，根据特征值结果进行心音异常分析，输出诊断结果及相应建议。实验表明，该方法可以有效地检测心音信号中的异常特征，为心音健康监测提供了可靠的参考。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对untitled.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 demo.m
（1）诊断结果

（2）原始波形

（3）小波降噪

（4）香农能量

（5）时间门图

（6）同时显示原波形与降噪后波形

（7）同时显示香农能量与门分段

（8）四层db6小波分解图

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)