心音信号包络提取和识别方法的比较分析研究

第１Ｏ卷第２期　兰州石化职业技术学院学报　Ｖｏ１．１Ｏ　Ｎｏ．２　２０１０年６月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｌａｎｚｈｏｕ　Ｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｊａｎ．，２０１０　文章编号：１６７１—４０６７（２０１０）０２一ｏｏ２９一ｏ３　心音信号包络提取和识别方法的比较分析研究　吴玉春　（西安航空技术高等专科学校，陕西西安７１００７７）　摘要：对心音信号进行进一步的自动识别和分析之前，首先对其进行包络提取是目前　比较常用且很有效的信号处理方法，采用合理的包络提取方法得到的信号包络一般都包　含有原信号的有效时域信息。对于心音信号，采用包络信号进行心音各个成分的识别，　进而提取有用的生理参数，不但不会影响检测精确度，而且会减少计算量，简化识别流　程，提高识别效率。在分析比较几种常用的心音包络提取算法的基础上，应用基于短时　平均能量的方法提取心音信号包络，获得了比较好的效果。　关键词：心音；包络提取；自动识别　中图分类号：Ｒ５０４．４　文献标识码：Ａ　国家标准学科分类代码：５１０．４０　３１０．６１　心音是包含有重要信息的医学信号之一，对心　进行提取，后来人们采用复解析小波变换（Ｃｏｍｐｌｅｘ　音信号进行分析是基于心力一心音关系的心脏储备　Ａｎａｌｙｔｉｃ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、数学形态学方法、平均　无创监测系统…的关键环节。虽然心电分析是心　香依能量方法等较新颖的方法来提取信号包络，现　脏变时性和变传导性的最佳监测方法，但不能用来　根据心音信号进一步分析和处理的需要，将各种方　检测心脏的变力性。第一心音的幅值是心肌收缩能　法分别进行讨论。　力的标准量度，因此可以用心音图来对心肌收缩能　１．１　基于希尔伯特一黄变换的包络提取方法　力进行评估　．３　Ｊ。如果心脏器官某一部位发生病　１９９８年美国科学家Ｎｏｒｄｅｎ．Ｅ．Ｈｕａｎｇ等人提出　变，则在心音相应组成成分上会有所反映，如冠状动　了一种主要用于分析非平稳信号的新信号分析方法　脉狭窄会在心音的舒张期产生杂音。在对心音信号　一希尔伯特一黄变换（Ｈｉｌｂｅｒｔ—Ｈｕａｎｇ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，　做进一步分析处理之前，对心音进行分段是必需的。　ＨＨＴ）　】，其主要创新是本征模函数（Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ　ｍｏｄｅ　由于心音包络比原始心音可以更好的反映心音　ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＭＦ）概念的提出和经验模态分解（Ｅｍｐｉｒ－　的特征，在对心音信号进行进一步的分析和自动识　ｉｃａｌ　ｍｏｄｅ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＥＭＤ）方法的引入：通过ＥＭＤ，　别之前，首先对其进行包络提取是目前比较通用且　将信号分解成ＩＭＦ（一般为有限数目）的和，对每　很有效的方法，采用合理的包络提取方法得到的信　ＩＭＦ分别进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换谱分析就可以获得有意　号包络一般都包含有原信号的有效时域信息，对于　义的瞬时频率，从而给出非平稳信号中频率随时间　心音信号，采用包络信号进行心音各个成分的识别，　变化的精确表达．而希尔伯特变换可以把一个实信　进而提取有用的生理参数，不但不会影响检测精确　号表示成其频谱仅在正频域有值的复信号（解析信　度，而且会较少工作量和计算量，简化识别流程，提　号），对研究实信号的瞬时包络有重要意义　Ｊ。　高识别效率。　ＨＨＴ的关键问题是通过信号极值点拟合信号的包　１　常用心音包络提取方法的分析和比　络线。　实验表明，这种方法对于提取窄带载波信号的　较　包络是十分有效的，但对于宽带时变信号，比如心音　用于信号包络提取的方法很多，而包络提取方　信号（特别是异常心音信号）的包络提取存在一些　法的选取直接关系到信号识别方法的复杂程度和识　固有的缺陷，这些缺陷主要表现在以下几个方面：　别效果。经典的方法是采用希尔伯特（Ｈｉｌｂｅｒｔ）变换　１）具有零频成分，这对于压缩编码是不利的；　２）存在所有高频成分，故而得到的包络信号中　收稿日期：２ｏ１０一ｏ４—２９　包含许多高频成分，抗干扰能力较弱；　作者简介：吴玉春（１９ｓ３一），男，河北衡水人，助讲，顼士．　３）细节包络和主要成分包络同时被提取出来，　・３０・　兰州石化职业技术学院学报　不具备自适应分析能力。　１．２　基于数学形态学的包络提取方法　数学形态学通常用在二维图形的处理中，但近　年来，国内外许多学者将其应用于一维信号的处理　号的平均Ｓｈａｎｎｏｎ能量，这造成了在时间轴上利用　规则平均Ｓｈａｎｎｏｎ能量计算的心音包络的峰值位置　和原始心音信号的峰值位置有很大偏差，不能直接　利用其提取原始信号的时域特征。　１．５　基于短时平均能量的包络提取方法　基于短时平均能量的包络提取方法是能量法的　中，数学形态学可以实现信号的边缘提取，保留原信　号的一些必要的形状特征，可用于心音信号的包络　提取。数学形态学的主要内容是设计一整套变换、　概念和算法，用于描述图像的基本特征。这些数学　工具不同于常用的频域或空域方法，而是建立在积　分几何以及随机集论的基础之上的。数学形态学的　基本运算有四个：膨胀（或称扩张）、腐蚀（或称侵　蚀）、开启和闭合。基于这些基本运算可以组合出　不同的数学形态学方法。　形态学心音信号包络提取算法　如下：　１）信号滤波和全波整流　２）包络提取　３）消除噪声包络　采用数学形态学提取信号包络的方法，其优点　是运算简单，鲁棒性好。但包络信号中局部极大值　较多，信号波动较大，使后续识别难度相对增高。　１．３　基于相移小波的包络提取方法　小波变换具有良好的时频局部化杼ｌ生和多分辨　率分析的特性。因而在将小波变换应用于信号的包　络提取过程中取得了良好的效果。所用的小波基函　数主要是已调Ｍｏｒｌｅｔ小波（高斯小波的余弦复调　制）。Ｍｏｒｌｅｔ波是由法国地球物理学家Ｊ．Ｍｏｒｌｅｔ在　分析地震信号时提出来的　，它是高斯函数的余弦　复调制。　与Ｈｉｌｂｅｒｔ变换提取的信号包络相比，已调高斯　小波变换除具有对信号实现正交，提取出信号的包　络的功能外，还具有带通滤波的功能。选取适当的　尺度，就可以改变滤波器的中心频率和带宽，使滤波　器的频带覆盖信号中感兴趣的频带，即可提取出较　理想的包络，突出有用信息。实验表明，尺度的取值　越大，包络线越光滑，这种方法灵活性比较强。　１．４基于规则平均Ｓｈａｎｎｏｎ能量的包络提取方法　用能量法　对信号提取包络的过程当中，由于　对原始信号进行平方（即取能量值）运算而增大了　高强度信号何地强度信号的对比，将会使低强度信　号被掩埋；Ｓｈａｎｎｏｎ熵强调低强度信号的影响，这会　使所获得的包络由于包含太多的噪声而不易进行识　别；Ｓｈａｎｎｏｎ能量变换突出中等强度的信号，降低了　低强度信号和高强度信号的影响，但对低强度信号　削弱的更多，这有利于较早的发现低强度信号；对信　号进行绝对值变换即按其基线取绝对值。　相对于Ｈｉｌｂｅｒｔ变换提取的心音包络，利用规则　平均Ｓｈａｎｎｏｎ能量变换提取的心音信号包络更加光　滑Ｌ９】。但由于采用了在０．０２ｓ的时间间隔内计算信　一种，所不同的是，这种方法需要首先构造一个窗函　数，然后通过计算此窗函数与信号平方的卷积来得　到信号的包络线。这种方法所得到的包络的光滑度　和准确性主要取决于窗函数的选取以及窗函数长度　的设置，一般比较常用的窗函数包括ｂａｒｔｌｅｔｔ（巴特　利特窗）、矩形窗、哈明窗、汉宁窗、三角窗、切比雪　夫窗和ｋａｉｓｅｒ（凯塞窗）等几种。　上述几种窗函数中，ｂａｒｔｌｅｔｔ窗、矩形窗、汉明窗、汉　宁窗、三角窗均只有—个参数（窗函数的长度），即改变　窗函数的长度即可改变包络提取的效果；而采用切比　雪夫窗和ｋａｉｓｅｒ窗提取信号包络时，均需要设置两个　参数，其中采用切比雪夫窗函数时除了可以选择窗函　数的长度以外，还要设置波纹Ｒ值，而采用ｋａｉｓｅｒ窗函　数时除了可以选择窗函数的长度以外，还要设置ｂｅｔａ　值来改变包络提取的效果。　例如，当采用ｋａｉｓｅｒ窗函数提取心音信号包络的　时候，取窗函数长度为３２点，另一参数值ｂｅｔａ分别取　不同值进行仿真比较，包络提取效果如图１所示。　图１　采用ｋａｉｓｅｒ窗函数提取的心音包络　通过仿真实验可以得出结论：一般情况下，窗函　数的长度取得越长，包络线越光滑；采用切比雪夫窗　函数时，波纹值过大或过小都会导致信号包络线尖　峰增多，影响其光滑性，通过反复仿真实验，可将Ｒ　值设为３０；采用ｋａｉｓｅｒ窗函数时，参数ｂｅｔａ值越小，　信号的包络线越光滑，通过仿真比较　，当ｂｅｔａ值取１　—３的时候　能保证包络线较光滑的同时，时域特征　损失较小。在一定情况下，当包络线非常光滑的时　候，虽然有利于将第一心音和第二心音识别出来，但　却在一定程度上损失了Ｓ１、Ｓ２的边界信息，确切来　说，就是将第一心音和第二心音的持续时间变长，将　它们之间的两个间期时间变短了，这样对进行进一　步的分析和识别是不利的，所以在后面进行识别的　时候，需要首先采用合适的阈值对包络信号进行处　吴玉春．心音信号包络提取和－／ｅ．￣ｑ方法的比较分析研究　・３ｌ・　理，使它的时域特征与原始信号大体相同，从而减小　参考文献：　包络提取所带来的误差。　包络信号的质量将直接影响到进一步的心音识　［１］郭兴明，郭玮珍，周承文，等．心脏储备无创监测系统　别和分析，针对心音信号本身的特点以及各种包络　的研究［Ｊ］．仪器仪表学报，２００８，４（２９）：６９０—６９５．　提取方法各自的优缺点，通过仿真比较研究发现，基　［２］　Ｓｈｏｕｚｈｏｎｇ　Ｘｉａｏ，Ｓｈａｏ￣Ｇａｉ，Ｇｕｏｃｈｕａｎ　Ｌｉｕ．Ｓｔｕｄｙｉｎｇ　于短时平均能量的包络提取方法原理比较简单，运　ｔｈｅ　Ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｃｅ　ｏｆ　Ｃａｒｄｉａｃ　Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｉｌｔｙ　Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．　算速度比较快，实现方法比较灵活，可以针对信号处　ＩＥＥＥ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ａｎｄ　Ｂｉｏｌｏｇｙ　Ｍａｇａｚｉｎｅ．　理所需要的目的来调整窗函数及其长度，通过选取　２０００，１９（２）：８１—８４．　［３］Ｇｕｏｃｈｕａｎ　Ｌｉｕ．Ａ　Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｃａｒｄｉａｃ　Ｃｏｎｔｒａｃ・　合理的相关参数，可以很好的应用于心音信号的分　ｔｉｌｉｔｙ　Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｓｉ－　析和处理。　ｎｅｅｒｉｎｇ（Ｅｎ　ｓｈ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）．１９９９，８（４）：７１—７．　［４］Ｈｕａｎｇ　ＮＥ，Ｓｈｅｎ　Ｚ，　ｎｇ　ｓ　Ｒ，ｅｔａ１．Ｔｈｅ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｍｏｄｅ　２　结束语　ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｈｉｌｂｅａ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｆｏｒ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ａｎｄ　ｎｏｎ—ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ｔｉｍｅ　ｓｅｒｉｅｓ　ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ｊ　Ｐｒｏｃ　Ｒ　Ｓｏｃ　本论文讨论了希尔伯特变换、数学形态学方法、　Ｌｏｎｄ　Ａ，１９９８，４５４：９０３—９９５．　相移小波变换和规则平均香农能量等方法在信号包　［５］ＷＡＮＧ　Ｙｏｎｇｄｅ，ＷＡＮＧ　Ｊａｎ．Ｔｈｅ　Ｂａｓｉｓ　ｏｆ　Ｒａｎｄｏｍ　Ｓｉｇ－　络提取中的应用，通过分析各种包络提取方法的原　ｈａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｐｕｂｌｉｓｉｈｎｇ　Ｈｏｕｓｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ－　ｉｃ　Ｓ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２００３．　理特点以及应用这几种方法对心音样本的仿真，比　［６］姚晓帅，郭兴明，陈剑，等．基于数学形态学的心音　较了各种方法的优缺点以及它们在心音信号处理中　包络提取与识别方法研究［Ｊ］．北京生物医学工程，　的应用前景，为了满足心音信号进一步分析和处理　２００４，２３（３）：２０１—２０４．　的需要以及实时性的要求，本论文重点研究了基于　［７］　杜小军．小波变换理论、算法及其应用［Ｄ］．北方交通　短时平均能量的包络提取方法，并通过仿真实验验　大学，１９９６．　证了这种方法的有效性。　［８］　陈萌辉，叶大田，陈江天．基于信号包络及短时过零率　结果表明，在对心音信号进行频域上成分简单　的心音分段算法［Ｊ］．北京生物医学工程，２００７，２６　识别与分析时，基于短时平均能量的包络提取方法　（１）：４８—５１．　能够比较好的满足进一步分析的需要。　［９］　姚晓帅．基于神经网络的心音信号识别算法研究　［Ｄ］．重庆大学生物工程学院，２００４．　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　Ｅｎｖｅｌｏｐｅ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｈｅａｒｔ　Ｓｏｕｎｄｓ　ＷＵ　ＹＵ—ｃｈｕｎ　’　（Ｘｉａｎ　Ａｅｒｏｔｅｃｈｎｉｅａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉｂ＿ｎ　７１００７７，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｉｓ　ａ　ｃｏｍｍｏｎ　ａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ａｐｐ￣ｅｄ　ｂｅｆｏｒｅ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａ—　ｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ａｎａｌｙｓｅｓ．Ｔｈｅ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｏｆ　ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄ　ｓｉｇｎａｌ，ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ａｎ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ　ｍｅｔｈｏｄ，ｃｏｎ—　ｔａｉｎｓ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｔｉｍｅ—ｄｏｍａｉｎ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｔｅ　ｏｒｉｇｉｎａｌ　ｓｉｇｎａ１．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｕｓｉｎｇ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｓｉｇｎａｌ　ｆｏｒ　ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｒｅｃｏｇｎｉｉｔｏｎ，ａｎｄ　ｈｔｅｎ　ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ　ｕｓｅｆｕｌ　ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｗｉｌｌ　ｎｏｔ　ａｆｆｅｃｔ　ｈｔｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ，　ｂｕｔ　ｗｉｌｌ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ｓｉｍｐｌｉｆｙ　ｔｈｅ　ｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ａｎｄ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ａｆｔｅｒ　ｃｏｍｐａｒｉｎｇ　ｓｅｖｅｒａｌ　ｃｏｍｍｏｎｌｙ　ｕｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｓｈｏｒｔ—ｔｉｍｅ　ａｖｅｒ－　ａｇｅ　ｅｎｅｒｇｙ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｏｆｒ　ｇｅｔｔｉｎｇ　ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄ　ｅｎｖｅｌｏｐｅ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ　ａ　ｇｏｏｄ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｈｅａｒｔ　ｓｏｕｎｄｓ；ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ