S1およびS2の検出とS2の心音は、3注文による平均Shannon Energy Envelopeアルゴリズムによる正規化された平均的

1970年代以降に生まれた成人は、心血管疾患を起こしやすいです。心臓関連疾患のため、死亡率の割合は非常に高くなっています。したがって、適切な治療のために心臓病の問題または検出を早期に調査する必要があります。As、つまり、心臓弁の狭窄と逆流は、心不全の主な原因でもあります。これは、ハートサウンド信号の検出と分析、つまりHSシグナルの検出と分析により初期段階で診断できます。この提案された作業では、主要な心音、つまりS1とS2を検出してローカライズする試みが行われました。この記事の作業は、3つの部分で構成されています。第一に、自己組織化されたデータ取得のセットアップを介した、音韻学（PCG）および心電図（ECG）シグナルの自己取得。音韻（PCG）シグナルは、電子聴診器を使用して、4つの補助領域すべて、つまり人間の胸部の大動脈、脈拍、三尖、僧帽弁から取得されます。第二に、主要な心音、つまり、3次の正規化された平均シャノンエネルギーエンベロープ（3次NASE）アルゴリズムを使用して検出されたS1およびS2ARE。さらに、S1とS2のタイムゲート、および同時に記録されたECG信号のRピークの自動式をローカライズするために使用されています。第三の部分。自己蓄積されたPCG信号からのS1およびS2の成功した検出率が計算され、比較されます。同じ被験者と異なる被験者（年齢15〜30歳）からの合計280のサンプルが採取されており、人間の胸部の各聴診領域から70のサンプルが採取されています。さらに、ECGの同時記録も実行されています。S1とS2の検出と局在化が、ヒト胸部の脈拍の位置から心臓のサウンドデータが記録されている場合、自己豊富なハートサウンド信号で74％が成功したことがわかったことが分析され、観察されました。ハートサウンド信号の標準データベースが同じ分析方法に使用される場合、成功率ははるかに高くなる可能性があります。残りの3つの補助領域、つまり大動脈、三尖、および僧帽弁は、自己acired PCG信号からのS1およびS2の検出率が小さくなります。したがって、この作業は、心臓の脈拍の位置が、S1とS2の検出と局在化のためにPCG信号を獲得するための最も適切な聴診領域であり、分析の目的であることを正当化します。

Adults born after 1970s are more prone to cardiovascular diseases. Death rate percentage is quite high due to heart related diseases. Therefore, there is necessity to enquire the problem or detection of heart diseases earlier for their proper treatment. As, Valvular heart disease, that is, stenosis and regurgitation of heart valve, are also a major cause of heart failure; which can be diagnosed at early-stage by detection and analysis of heart sound signal, that is, HS signal. In this proposed work, an attempt has been made to detect and localize the major heart sounds, that is, S1 and S2. The work in this article consists of three parts. Firstly, self-acquisition of Phonocardiogram (PCG) and Electrocardiogram (ECG) signal through a self-assembled, data-acquisition set-up. The Phonocardiogram (PCG) signal is acquired from all the four auscultation areas, that is, Aortic, Pulmonic, Tricuspid and Mitral on human chest, using electronic stethoscope. Secondly, the major heart sounds, that is, S1 and S2are detected using 3rd Order Normalized Average Shannon energy Envelope (3rd Order NASE) Algorithm. Further, an auto-thresholding has been used to localize time gates of S1 and S2 and that of R-peaks of simultaneously recorded ECG signal. In third part; the successful detection rate of S1 and S2, from self-acquired PCG signals is computed and compared. A total of 280 samples from same subjects as well as from different subjects (of age group 15-30 years) have been taken in which 70 samples are taken from each auscultation area of human chest. Moreover, simultaneous recording of ECG has also been performed. It was analyzed and observed that detection and localization of S1 and S2 found 74% successful for the self-acquired heart sound signal, if the heart sound data is recorded from pulmonic position of Human chest. The success rate could be much higher, if standard data base of heart sound signal would be used for the same analysis method. The, remaining three auscultations areas, that is, Aortic, Tricuspid, and Mitral have smaller success rate of detection of S1 and S2 from self-acquired PCG signals. So, this work justifies that the Pulmonic position of heart is most suitable auscultation area for acquiring PCG signal for detection and localization of S1 and S2 much accurately and for analysis purpose.