hilbert hunag

资 源 简 介

hilbert hunag

详 情 说 明

心音信号预处理流程解析 心音信号作为重要的生理信号，其分析需要经过严格的预处理流程。以下是核心处理步骤的技术要点：

信号重采样 原始心音信号常存在采样率不一致的问题，需统一采样率以保证后续分析。典型做法是采用抗混叠滤波后进行整数倍率采样，建议目标采样率设置在1-4kHz范围，既能保留信号特征又避免数据冗余。

噪声滤波处理 工频干扰和基线漂移是主要噪声源。建议组合使用： 陷波滤波器消除50/60Hz工频干扰 高通滤波器（截止频率20Hz）去除基线漂移 巴特沃斯带通滤波器（25-600Hz）保留有效频段

EMD自适应分解 经验模态分解（EMD）将非平稳信号转化为本征模态函数（IMF）的集合，关键在于： 筛分过程需设置合理的停止准则 处理边界效应采用特征波延拓法 通常前3-5个IMF包含主要病理信息

希尔伯特谱分析 对筛选的IMF分量进行希尔伯特变换，获得瞬时频率和幅值信息。注意： 需满足Bedrosian定理条件 通过解析信号构造避免相位跳变 时频分辨率受限于IMF质量

该流程通过信号分解与变换的级联处理，有效提取心音信号中的病理特征，为后续分类诊断奠定基础。实际应用中需根据设备参数和病理特征调整各环节参数。