基于U-net的高阶心音信号去噪系统设计与实现
基于U-net的高阶心音信号去噪系统设计与实现
摘要
本文详细介绍了使用深度学习算法(U-net及其高阶变体)结合频域差分预处理技术的心音信号去噪系统。系统首先对两路输入信号(纯噪声和含噪心音信号)进行频域差分处理以初步降噪,然后利用改进的U-net网络进行深度去噪。我们实现了完整的信号处理流程,包括数据预处理、频域差分、模型构建、训练与评估,并提供了信噪比计算和可视化分析。实验结果表明,该方法能有效提升心音信号质量,为临床诊断提供更可靠的数据基础。
关键词:心音去噪;U-net;频域差分;深度学习;信号处理
1. 引言
心音信号是心脏机械活动产生的声音,包含丰富的病理生理信息。然而,在实际采集过程中,心音信号容易受到环境噪声、设备噪声和生理噪声的干扰,严重影响后续分析和诊断。传统去噪方法如小波变换、经验模态分解等存在参数选择困难、适应性差等问题。近年来,深度学习在信号处理领域展现出强大优势,特别是U-net结构在图像和信号去噪任务中表现优异。
本文提出一种结合频域差分预处理和深度学习的混合去噪框架,主要贡献包括:
- 设计频域差分预处理模块,初步降低噪声水平
- 实现基于U-net的高阶心音去噪网络
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