Phonokardiogramme (PCGs), Aufnahmen von Herztönen, haben viele Vorteile gegenüber der traditionellen Auskultation, da sie wiedergegeben und auf Spektral- und Frequenzinformationen analysiert werden können. Das PCG wird nicht so häufig eingesetzt, wie es möglich wäre. Eines der Hauptprobleme bei der PCG ist die Störung durch Lärm. Viele Geräuschquellen können ein PCG verunreinigen, darunter Atemgeräusche des Fötus, wenn die Testperson schwanger ist, Lungen- und Atemgeräusche, Umgebungsgeräusche und Geräusche, die durch den Kontakt zwischen dem Aufzeichnungsgerät und der Haut entstehen. Zur Aufzeichnung der Herztöne wird ein elektronisches Stethoskop verwendet, und das Problem der Extraktion des Rauschens aus dem Signal wird durch die Verwendung von Wavelets und Mittelwertbildung gelöst. Mit Hilfe der diskreten Wavelet-Transformation wird das Signal zerlegt. Aufgrund der effizienten Zerlegung von Herzsignalen sind deren Wavelet-Koeffizienten tendenziell viel größer als die des Rauschens. Daher werden Koeffizienten, die unter einem bestimmten Wert liegen, als Rauschen betrachtet und herausgefiltert. Das Signal kann dann ohne nennenswerten Verlust von Informationen über den Signalinhalt rekonstruiert werden. In dieser Studie wird versucht, die Frage zu beantworten, welche Wavelet-Familien, Zerlegungsgrade und Schwellenwerttechniken das Rauschen in einem PCG am besten beseitigen. Die Verwendung von Mittelwertbildung in Kombination mit Wavelet-Entrauschung wird ebenfalls untersucht. Mögliche Anwendungen der Hilbert-Transformation für die Analyse von Herztönen werden diskutiert.