基于希尔伯特黄变换的心音包络提取与信号分析MATLAB系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现Hilbert-Huang变换，通过经验模态分解（EMD）提取心音信号的包络，分析其时频特性与瞬时振幅。适用于生物医学信号处理研究，具备高效分解与可视化功能。

详 情 说 明

基于希尔伯特黄变换的心音包络提取与信号分析系统

项目介绍

本项目旨在利用希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）技术，对心音信号进行自适应分解与包络提取分析。系统核心采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）将非平稳、非线性的心音信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），再结合希尔伯特谱分析（Hilbert Spectral Analysis）技术，计算各IMF分量的瞬时振幅与瞬时频率，从而精确提取出心音信号的包络曲线。该系统能够有效分析心音信号的时频特性，包络提取结果可为心音成分（如S1、S2）识别、病理分析及分类诊断提供重要参考依据。

功能特性

• 经验模态分解(EMD)：将输入的心音信号自适应地分解为有限数量的本征模态函数（IMF），展示信号的内在振荡模式。
• 希尔伯特谱分析：对分解得到的各阶IMF分量进行希尔伯特变换，生成揭示信号时频能量分布的希尔伯特谱图。
• 包络曲线提取：基于希尔伯特变换计算得到心音信号的瞬时振幅，即信号的包络线，实现包络的精确提取。
• 信号与包络对比可视化：将原始心音信号与提取出的包络曲线在同一坐标系下进行对比展示，直观反映包络提取效果。
• 包络峰值检测：在提取的包络曲线上进行峰值检测，自动识别潜在的心音成分（如S1、S2）位置。
• 局部分析支持：可选择输入心音信号的特定标记段（如S1或S2时段），进行针对性的局部分解与包络分析。

使用方法

1. 准备输入数据：准备单通道的心音信号文件，支持 .wav 格式或 .mat 格式（MATLAB数据文件）。确保已知信号的采样频率（如1000 Hz, 2000 Hz）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行系统的主程序入口。
3. 指定输入参数：根据程序提示，选择或输入心音信号文件路径、设置正确的采样频率。如需要进行局部分析，可指定心音段的起始和结束时间点。
4. 查看与分析结果：程序运行完毕后，系统将自动生成并显示以下分析结果图：

* 经验模态分解（EMD）得到的各阶IMF分量图。 * 希尔伯特谱时频图。 * 原始心音信号与提取包络的对比图。 * 包络峰值检测结果图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心调度与功能集成单元，主要负责完成以下核心任务：控制程序的整体执行流程；读取用户指定的心音信号数据并进行必要的预处理；调用经验模态分解算法将信号分解为IMF分量；对每个IMF分量执行希尔伯特变换以计算瞬时属性；生成希尔伯特谱并提取心音信号的包络；实现包络峰值检测功能；最终将包括IMF分量、希尔伯特谱、信号包络对比以及峰值检测结果在内的所有分析结果进行综合可视化输出。