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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：

1. 设计频域差分预处理模块，初步降低噪声水平
2. 实现基于U-net的高阶心音去噪网络
3. 提供完整