[发明专利]心音信号分类方法及终端设备

权利要求书

1.一种心音信号分类方法，其特征在于，包括：

获取心音信号，对所述心音信号进行分解和重构，提取所述心音信号的第二心音信号；

提取所述第二心音信号的特征频率，根据所述特征频率确定所述第二心音信号的功率谱密度；

根据所述功率谱密度对所述第二心音信号进行分类，获得正常的心音信号和异常的心音信号；

所述根据所述功率谱密度对所述第二心音信号进行分类，获得正常的心音信号和异常的心音信号包括：

根据所述功率谱密度获取主动脉瓣膜闭合时主动脉壁的振动频率；

根据预设的标准峰值判断所述主动脉瓣膜闭合时主动脉壁的振动频率的峰值是否合格；其中，根据所述功率谱密度读取频率谱峰的峰值；

若判定所述主动脉瓣膜闭合时主动脉壁的振动频率的峰值合格，则将所述第二心音信号分类为正常信号；

若判定所述主动脉瓣膜闭合时主动脉壁的振动频率的峰值不合格，则将所述第二心音信号分类为异常信号；

所述方法还包括：

对所述心音信号进行去噪 处理；

其中，小波滤波分为硬阈值和软阈值两种处理方式，软阈值处理把信号的绝对值与阈值进行比较，当数据的绝对值小于或等于阈值时，令其为零，大于阈值的数据点则向零收缩，变为该点值与阈值之差；硬阈值处理是把信号的绝对值与阈值进行比较，小于或等于阈值的点变为零，大于阈值的数据点不变；

所述对所述心音信号进行分解和重构，提取所述心音信号的第二心音信号包括：

根据小波变换对所述心音信号进行分解；其中，选择coif5小波基函数对心音信号进行分解；

选取预设频段的分解后的心音信号进行重构；具体为：通过小波分解将心音信号分解后，将低频段、中频段以及高频段三个频段重构出来；

将重构后的频段按相同时间长度进行分段处理；

计算分段处理后的频段的归一化香农能量；

根据计算的归一化香农能量确定所述心音信号的第二心音信号。

2.如权利要求1所述的心音信号分类方法，其特征在于，所述提取所述第二心音信号的特征频率，根据所述特征频率确定所述第二心音信号的功率谱密度包括：

根据所述第二心音信号提取主动脉瓣闭合时主动脉壁振动频率为特征频率；

根据预存的自回归模型确定所述特征频率的自相关函数；

对所述自相关函数进行傅里叶变换确定所述第二心音信号的功率谱密度。

3.如权利要求1所述的心音信号分类方法，其特征在于，所述计算分段处理后的频段的归一化香农能量包括：

根据表达式确定分段处理后的频段的香农能量E_s，其中，x_norm为采样值与分断频段中采样信号的最大绝对值之比；i为分段个数；N为预设时间内的采样数；

根据表达式确定归一化香农能量P_a(t)，其中，以分段作为时间变量，则由E_s可得到E_s(t)序列，E_s为每一段信号的香农能量，M(E_s(t))为E_s(t)的平均值，S(E_s(t))为E_s(t)的标准差。