本文在时域特征提取过程中讨论了基于希尔伯特变换(HT)、归一化平均香农能量(NASE)、单自由度模型(SDOF)、变频同态滤波(FCHF)四种包络提取方法对本课题数据的特征提取效果,提出变频同态滤波算法的特征提取效果更好;主要提取ES1、ESM1、ESM2、ESM3、ES2、EDM1、EDM2、EDM2八个时域能量特征参数。频域特征提取方法讨论了离散快速傅里叶变换(FFT)和归一化自回归功率谱密度(NAR-PSD)两种,其中归一化自回归功率谱密度对心音的频带范围提取的更加准确,通过NAR-PSD对HCM心音的频带范围确定后,利用小波能量提取方法提取小波系数为a5、d5、d4、d3、d2、d1六个频段的频域能量特征参数。(4)HCM心音的时域能量和频域能量特征分析首先对比分析正常人、非梗阻型HCM和梗阻型HCM患者(其病情严重程度依次递增)的心音信号时频域能量特征,通过时频域能量分布初步判断不同病情HCM患者的心音能量变化情况。然后主要针对非梗阻型HCM(运动实验后仍然为非梗阻型HCM)和隐匿梗阻型HCM分别在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量分布特性以及非梗阻型HCM(运动实验后仍然为非梗阻型HCM)在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量变化趋势和梗阻型HCM在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量变化趋势进行分析,对已提取的特征值进行数理统计和分析发现:时域能量分布与实际波形中心杂音分布情况一致;频域能量分布中病情越严重,频率分布范围越广。此结果能够真实反映出时频域能量特征参数的分布规律,为辅助判断病情提供一定的参考价值。