目的:开发出实现心音自识别的算法,通过该算法对输入的心音信号进行识别、降噪、包络提取及定位等系列操作,获得真实平滑的心音包络曲线,并在曲线上定位第一心音、第二心音等心音参数。方法:采用Matlab平台设计,对模拟心音信号进行重采样后,通过高通滤波进行信号的降噪,使用小波分解等方法获取平滑且不失真的心音包络曲线,并对所得包络曲线进行双阈值定位,找出心音特征点,并计算相关参数。结果:算法可以获取平滑的心音包络,包络线能真实反映心音的情况,并可由此进行高精度的心音定位,获取第一、第二心音的持续时间,计算心率、心音时限比等参数,为医生的心音诊断提供依据。结论:算法可实现对心音的自动定量分析,并通过阈值降噪等方法减少识别误差。相比于传统心音听诊,具有可观性强,频带宽等特点,并可记录患者的病理特征,通过治疗前后的对比为诊疗过程提供评估依据,相较于传统的心音听诊,算法的引入能够降低医生主观因素带来的诊断误差,使诊断结果客观可靠。