智能服装是电子信息、材料、纺织学科及其它相关学科结合与交叉的产物，能实现人体生理参数的检测、显示、传输、存储、报警等功能，具有随身携带、实时监测等特点。心音信号的检测是心脏及血管系统疾病诊断的重要手段，因此研究心音检测功能的智能服装具有重要的理论意义和应用价值。　　 本文对具有心音检测功能的智能服装中光纤光栅传感器心音信号处理算法进行了研究。在分析了光纤光栅传感器采集的心音信号特征的基础上，提出了基于光纤光栅传感器的心音信号预处理算法和分析算法。预处理算法是利用希尔伯特黄变换的总体平均经验模式分解(EEMD)将心音信号分解为12阶模态分量，对每一阶分量进行谱分析，判断心音信号包含在哪些阶分量中，将包含心音成分的各阶分量利用软阈值函数进行阈值处理后对各阶模态分量求和得到纯净的心音信号，该算法具有适应性强、简便等优点。心音信号分析算法是利用数学形态学直线结构元素对调理的心音信号进行包络提取，再对信号包络进行分段处理、段内阈值处理、干扰峰去除后确定信号的峰值点；利用数学形态学余弦结构元素对调理的心音信号进行包络提取，再设置噪声水平阈值，结合检测到的峰值点确定第一、二心音的起止点：利用得到的信号峰值点以及第一、二心音起止点和医学知识判断心音信号参数是否在正常范围之内，该算法具有易移植、准确性高、处理速度快的优点。利用Matlab软件编程实现了光纤光栅传感器的心音信号预处理算法和分析算法，对4例光纤光栅传感器采集到的心音信号进行处理和分析实验，其结果表明心音信号预处理后的心音特征明显，且频率主要集中在20-100HZ的范围内，心音信号分析得到的参数与同步采集的心电参数一致；对典型的9种心音信号进行处理和分析实验，得到的参数与给出典型的参数一致，验证了心音信号预处理算法和分析算法的有效性。将分析算法移植到DSP开发平台上，并进行了实验，其结果与利用Matlab软件处理结果一致，验证了分析算法移植的有效性。本文所提出的算法能够对心音信号进行预处理和分析，得到心音信号的参数。将其应用于智能服装中，可以对人体进行实时监测，及时发现病情，早日治疗或自救，在心音检测功能的智能服装中具有重要的应用价值。