MEMS电子听诊器信号采集传输系统

针对心音信号与MEMS电子听诊器声传感特点,设计了一种应用于该传感器的信号调理、采集传输系统,带宽为 20Ｈｚ~ 1ｋＨｚ,该系统以 STM32和hc-05蓝牙模块为控制核心实现信号的采集与传输,将信号经过处理得到有效的心音信号并发送至上位机,并通过上位机实时显示波形,系统测试过程中,将声传感器采集到的心音信号通过电路系统处理并发送至 上位机,并通过上位机对信号进行显示。测试结果表明:该系统工作稳定,可精确测量心音信号。     

一种Android平台的便携心音心电实时采集系统

针对传统心电仪及心音听诊设备相互独立且不易携带的缺点,设计并实现了一种基于Android平台的便携式心音心电采集系统。该系统由心音和心电采集及信号调理模块,蓝牙数据通信模块和Android系统上位机构成。首先在心音与心电采集与放大电路中将信号进行分别放大和去噪处理,然后通过模数转换将处理后的信号经由蓝牙模块发出;最后使用Android平台设备上位机程序对采集到的心音与心电信号进行接收与实时显示。实际效果表明,所设计的信号调理电路能够有效滤除外界噪声干扰,可以清楚地分辨信号的诊疗特征,极大程度上克服了现有诊断设备的诸多缺点,为个人健康监护以及医务人员外出诊断都提供了一个良好的解决方案。     

基于无线传输的心电心音监护系统设计

针对现有心电心音监测仪覆盖性不足、时效性差等问题,提出了一种基于无线传输的心电(ECG)心音(PCG)监护系统设计.本系统设计有64个监护节点,各节点由传感模块、调理采集模块、存储模块、主控管理模块、通信模块、电源管理模块组成,各节点可对12导联心电信号、HKY-06B心音信号进行同步采集传输,将信息汇总给监护中心并及...     

心音、脉搏信号采集、调理电路的设计

心音、脉搏是人体生理及病理的两项重要指标,针对这些信号一般比较微弱、且采集过程中也容易受外界干扰等特点,设计开发了一种能提取微弱心音、脉搏信号的电路。该电路采用驻极体话筒和红外光电法提取心音和脉搏信号,并采取了一系列放大、滤波措施,滤除噪声干扰。该电路较好地解决了外界干扰问题,具有采集数据准确可靠,噪声小,成本低等优点。     

心音心电采集系统设计与信号处理研究

心电、心音信号是对心脏疾病初步判断的非常有效的信号,本文介绍了一种基于Lab VIVW的心音、心电实时采集系统,最后用MATLAB进行信号预处理的信号处理解决方案。     

多导联心电心音同步智能听诊器设计

针对常规电子听诊器仅能实现单纯的心音听诊,无法同步显示回放及监测心电信号功能的局限性,设计了一种多导联心电心音同步实时采集、显示的智能听诊器。该听诊器以FPGA和DSP控制核心,通过对不同功能模块的控制,完成了对心电心音信号的采集传输。并且该听诊器具有成本低、功耗低、体积小、灵敏度高、可通过输出波形实时完成心音心电信号检测等优点。便于医生准确有效地判断患者的病情,有较高的医学诊断实用价值。     

人体心电心音信号同步检测系统设计

设计了一种动态心电心音信号同步检测系统,对系统的整体设计方案进行了介绍,采用内置A／D的MSP430F149单片机和USB通信接口传输的采集系统进行同步采集、实时存储,并用VC＋＋6．0开发了客户定征分析软件系统。最后经过临床验证,本系统误差小,实用意义很大。     

心音的降噪预处理和基于HHT的特征分析研究

为了准确地提取心音信号的病理特征,在研究小波阈值收缩降噪法的基础上提出改进的阈值函数以弥补传统软、硬阈值函数的不足,将其应用于临床采集的心音信号降噪中获得了很好的降噪效果,有助于特征参数的准确提取和分析.在深入研究HHT的基础上,对降噪后的心音信号利用EMD分解、HT变换及归一化香农能量定理等从多个角度提取心音的特征值,通过对采集的多组正常和异常心音数据进行分析,验证了该方法提取特征的有效性,具有较强的临床实用价值.     

MEMS心音传感器及检测电路优化设计

对基于微电子机械系统(MEMS)技术的心音传感器声敏结构进行了优化且设计了其检测电路。首先,针对心音信号的特点,设计了二次集成的扁平状仿生纤毛结构,对该结构进行仿真,确定了纤毛的尺寸参数和梁上最大应力1.2×10⁵ N/m²,对纤毛进行特征频率仿真,在硅油域中结果为711 Hz;其次由扁平状纤毛结构X轴接收噪声时梁上的应力仿真结果可知该结构具有抗干扰能力;最后设计了后端的放大电路和滤波电路并对传感器封装后进行测试。测试结果表明,该结构的信噪比达到了27 dB,较传统的圆柱形纤毛提高了35%,且其抗干扰能力也优于传统的圆柱形纤毛。优化过后的MEMS心音传感器具有抗干扰、低噪声、低成本、采集的信号不失真等优势,可为临床心音信号的采集提供关键核心部件。     

ADC0809在两路数据采集系统中的应用

脉搏传感器和心音传感器获取的模拟信号,只有转换成数字信号,才能让单片机进行处理,以及PC机进行后续的波形显示和分析。采用ADC0809中断查询的方法,结合心音、脉搏信号采集系统中两路数据的模数转换实验,得到了稳定、可靠的心音、脉搏信号的数字量。     

基于嵌入式的微型心电心音监测装置的设计

通过对心电和心音两种信号的理论分析,提出了用一套装置来监测两种信号的方法。该装置以TI公司的ADS1294四通道ADC为模拟前端,以MSP430为控制器,以蓝牙为无线收发模块,以Android手机和PC为显示终端,通过选择这些集成度高的模块,最大限度地减小了装置的体积。然后,通过软件设计分别对心电和心音信号中的噪声和干扰进行了处理并实现了两种监测方式的顺利切换。另外,通过对装置硬件和软件的综合考量降低了装置的功耗,完成了装置的实物设计并获得了良好的实测波形。     

基于变值逻辑理论的心音信号一维可视化研究

心脏听诊在心脏病初期诊断方面具有重要意义,国内外对心音信号从信号的角度分析已经做了大量的研究。文中将传统的心音信号经过预处理后,对提取的信号包络进行一系列的逻辑变换,最后通过一维数据处理将其制成一维折线图。在保持原信号特征基本不丢失的情况下,将其反映在一维折线图中,从而可以直接观察到不同病理性心音信号在对应的一维折线图中所表现出的不同特征。实验结果表明,该方法可以有效显示出心音信号的特征,能够较好地区分正常与病理性心音信号。     

基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法的研究

本文利用心音信号在小波域的分布特点,提出了一种基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法。通过对不同类别的心音信号数据分析表明,本方法不仅能抑制各类噪声的干扰,而且能有效地区分不同情绪状态下心音信号的模式特征,为分析人类情绪变化的特点提供了一种实用而有效的方法。     

基于小波时频分析的心音异常信号检测

利用小波时频分析知识,结合Choi－Williams分布及重排对正常心音信号和异常心音信号进行能量分布分析,运用matlab编程可以计算得到正常心音和异常心音信号不同的时频分布结构,从而可以很清晰的区分心音信号是否正常。时频分布操作简单,信号蕴含信息很强,可以通过连续观测结果分析,清楚的发现异常心音信号出现的时刻,从而进行及早的预判和相应治疗,对于心脏相关疾病的预防具有很好的指导作用。     

小波变换在心音奇异信号处理中的应用

针对如何剔除心音信号奇异点处的噪音信号的问题,该文利用小波变换方法,通过PhysioBank数据库中的相关数据,运用Matlab对含有噪音信号的心音奇异信号进行处理。其结果表明,该方法可在保留奇异信号的前提下,有效滤除噪音信号。说明利用小波变换技术分析与处理心音奇异信号是一种新的有效和实用的方法。     

基于香农熵的心音信号检测方法研究

对于诊断心血管疾病的多种模态的医疗数据中,作为音频的心音信号一般在疾病发生病变之前就能表现出异常。文章主要对心音信号进行分析与处理,利用dbN对心音进行频段划分,去除心音噪声,利用香农熵提取心音包络并利用时间门限检测心音信号的特征点。     

基于小波变换的心音信号降噪方法

为了弥补传统阈值函数在消噪过程中存在的不足,得到高信噪比的心音信号更好地进行心音分析,本文提出一种新的阈值函数。该函数通过灵活调节参数a和m的大小,更好地对染噪心音信号小波分解的每一层高频系数进行阈值量化。仿真中,应用传统的软、硬阈值函数及新阈值函数分别对大量的标准心音信号进行消噪处理,并对消噪效果进行了比较分析,同时将新阈值函数应用到实测心音信号消噪中。结果表明,新阈值函数能有效地消除噪声和保留心音信号的特征,具有较强的实用价值。     

基于DSP的心肺音分离系统研究

针对临床听诊过程中心音和肺音相互混合、频谱上相互重叠的问题,设计一种基于DSP的心肺音分离系统。心肺音传感器从胸壁采集生理声信号,送往信号采集回放电路进行放大、滤波、数字化等前期处理;DSP处理器采用基于小波变换的迭代多分辨率分解-多分辨率重构(MRD-MRR)分离算法对心肺音信号进行分离;分离后的心音和肺音通过音频输出,同时通过串口传输到计算机中备份或进行进一步处理。以此平台为基础,采集30名健康成人的胸壁生理声信号进行心肺音分离试验,结果表明,分离算法采用db8小波函数和硬阈值处理效果最好,系统实时性好,数据传输稳定可靠,具有较高的应用价值。     

双谱估计及其在心音信号分析中的应用

应用高阶统计量技术对心音信号进行了AR模型双谱估计，分析结果表明，与传统的功率谱分析方法相比较，双谱分析方法可以提供更多更客观的信息，是分析和处理心音信号的实用而有效的工具。     

基于LabVIEW2011对心音信号DWT滤波的实现

目的 :为了能对具有不同特点的心音信号实现灵活滤波。方法 :基于DWT理论进行滤波器的设计,引入不同类型的小波和阈值参量进行分析,基于LabVIEW2011进行编程实现设想。结果 :成功利用基于DWT理论设计的滤波器对心音信号滤波。结论:采用上述方法能够实现对于心音信号的滤波处理。