Abstract
With the improvement of modern material life level. The mortality in all kinds of disease mortality of cardiovascular disease. Cardiovascular disease serious threat to people's and processing is the precondition and foundation of noninvasive diagnosis of cardiovascular disease. An analysis method is proposed for the wavelet denoise of MATLAB software in this paper. In this paper, we give a brief introduction of the characteristics of the MATLAB software and the basic theory of . And then introduced the necessity of signal preprocessing before the . This study put forward a method based on the Hilbert transform. The results we obtained is that the noise of the signal is filtered using the method of wavelet denoising through to the time and frequency domain analysis. The result achieved anticipates result. It occurrence and prevention in patients with cardiovascular disease.
Key words：MATLAB; Heart sound signals；The filter；The time domain；
Frequency domain
基于MATLAB的心音信号的采集和分析
前言
听诊器自1816年诞生以来，便在心脏病学的历史中起到了非常重要的作用。迄今为止，听诊器仍然是心脏检查的基本工具。然而，传统的听诊器不仅对医生的要求很高而且有一个很严重的缺点是不能储备心音听诊的大量病例资料，心音信号是一种重要的生理信号，含有关于心脏各个部分如心房、心室、心血管、大血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息，是心脏及大血管机械运动状况的反映，也是评估心脏功能状态的一种基本方法，具有非线性、非平稳的特点。对诊断心血管疾病具有重要的临床应用价值，而且无论图像技术发展到如何水平，听诊始终是心脏疾病检测的重要一环。到目前为止，在国内，心音信号采集和分析系统仍相当不成熟，基本上是停留在理论研究的水平，少有实用意义上的心音信号分析诊断方面的电子医疗产品。
心音来自于人体的内部，由于呼吸情况、病人移动、心尖搏动以及其他环境因素极易引起噪声，舒张期或收缩期存在杂音，而且心音信号本身比较微弱，导致心音信号不容易被模仿或复制，从而心音信号有很强的独特性，若个体不同则心音信号的表现形式则不同。同时，微弱的心音信号通过电子线路放大、滤波等预处理后可以清晰而重复的描述心音的适时相应长度，可以产生平直的频率响应。将采集到的心音信号预处理后转换为电信号并进行显示、分析和存储能够反映心脏和心血管等的生理和病理信息，对有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要的诊断价值，是评估一个人心脏功能情况的重要依据[1]。
1. 概述
1．1 MATLAB的应用背景简介
MATLAB是美国MathWorks公司于1984年开发的，它是一个为科学研究和工程计算而专门设计的高级交互式运行环境，目前已经成为国际上最流行、应用最广泛的一种应用于科学与工程运算的高效软件。MATLAB是matrix and laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）,在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB集矩阵运算、数值分析、图形图像显示和仿真于一体，被广泛应用于电子信息处理、自动控制、数学运算、计算机技术、图形图像处理、语音图像处理、语音处理和汽车工业等领域，含有丰富的函数库和数据库，既能实现一般的数学运算和分析、又能实现系统仿真、信号处理图像处理等功能[2]。
MATLAB软件具有如下特点：
（1）具有超强的数值计算功能。在MATLAB环境中，一个复杂的问题只用几条简单的指令就可以解决，具有超过50种的数学、统计、科学及工程方面的函数可供使用，用户便不必在电脑编程上浪费太多时间。
（2）具有强大的数据可视化功能。MATLAB的图形功能可以使用户可以进行视觉数据处理和分析，来制作高质量的图形。
（3）构架的可延拓特性强。开放性使MATLAB广受用户欢迎，除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
（4）内嵌的simulink是MATLAB重要的组件，简单易用，不需编
写大量的程序代码，便可实现对复杂系统的交互式动态建模、仿真及综合分析。
（5）具有丰富的工具箱。由于MATLAB的开放性，很多领域的专家都为MATLAB编写了各种程序工具箱，这使得使用MATLAB的用户不必花大量的时间编写程序，而是直接调用这些程序，为用户节省了大量的时间和精力，达到事半功倍的效果。
1．2 心音信号的基础理论
心音信号是指在心动周期中，心肌收缩、心脏瓣膜启闭，心室壁、大动脉瓣等被血流冲撞，引起机械振动发出的声音。产生的声音信号通过周围组织传导到胸壁，用耳朵或听诊器可以在胸壁听到，同样也可以用电子仪器记录下来（心音图）。可分为第一心音（S1），第二心音（S2）。（正常情况下均可听到）。第三心音(S3）（通常仅在儿童及青少年可听到)，第四心音（S4正常情况很少听到），从心脏产生的心音经过组织的介导传到胸壁表面，其中以骨传导最好，第一心音和第二心音之间的间隔很小，若被采集者有心杂音，则根本无法区分是杂音还是正常的心音。
心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反映，其中包含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息。心音信号的识别与分类对心血管系统疾病的诊断具有重要的意义，其准确性、可靠性的好坏决定着诊断与治疗心脏病患者的效果。早期的心音识别与分类是医生根据听诊结果来完成的，显然这一过程具有一定的主观性且可靠性不高。随着信号处理与分析技术的不断发展，对心音的研究也逐步由定性分析进入了定量分析的阶段。心音图将心脏听诊形象化，提高了心血管疾病的诊断水平，对于了解心血管功能、选择治疗、判断病理生理以及研究某些疾病的机理都提供了很有价值的资料[3]。
随着自然与社会环境的不断变化，与人们生活习惯有关的心脏疾病
逐年增多。自1985年来，心脏疾病成为世界第二大高死亡疾病。因心音来自于人体内部，不容易被复制或模仿，同时还具有独特性，个体的不同，心音信号的表现形式也不相同。对其进行检测分析，可以达到对身份进行识别和验证的目的。此外，通过听取心音，也可以获得用以判断心脏疾病的相关信息。心音信号属于强噪声背景下的人体微弱生物信号 ，由于心音信号是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，容易受到人体诸多因素的影响。因此心音的传导比一般声音在单一介质(如空气)中传导要复杂一些。心音有以下几个特性: ①心音的响度，即心音的强弱，同样是由心音的振幅大小所决定，振幅大心音响(强)，振幅小则心音轻(弱)。②心音的频率反应为音调的高低，心音的频谱约为(1~1000)Hz之间，一般将120Hz 以上划为高频，(120~80)Hz之间为中频，(30~80)Hz之间为低频[5]。
1．3 MATLAB环境采集和分析心音信号的可行性
上文已经提到，心音信号的分析对于心血管疾病的临床诊断具有重要的理论意义和实际意义。然而，各种原因阻碍了心音信号的采集和分析的利用和发展，具体如下：
第一， 心音的产生机制在目前为止仍然处在争论之中，临床上很少单凭听诊做出诊断；
第二， 目前只是定性的分析心音，缺少定量的心音分析技术； 第三，诊断结果容易受到医生的祝愿判断影响，有些医生常常不能清楚的分辨出大量的低频音部分，而这些低频音中往往含有大量有诊断意义的成分，大部分情况下只能是有经验的心脏病专家，才能够通过听诊对心脏的状态做出正确的评价和诊断。
第四，最后也是最重要的一点，传统声学听诊只能临床听诊，不能够把心音的病理信息详细记录下来，为后面的心音诊断和分析提供有效
[4]