Phonocardiograms (PCGs), registrazioni di suoni cardiaci, hanno molti vantaggi rispetto alla tradizionale auscultazione in quanto possono essere riprodotti e analizzati per informazioni spettrali e di frequenza. La PCG non è uno strumento diagnostico ampiamente utilizzato come potrebbe essere. Uno dei principali problemi della PCG è la corruzione del rumore. Molte fonti di rumore possono inquinare una PCG, compresi i suoni del respiro fetale se il soggetto è incinto, i suoni dei polmoni e del respiro, il rumore ambientale e il rumore del contatto tra il dispositivo di registrazione e la pelle. Uno stetoscopio elettronico viene utilizzato per registrare i suoni cardiaci e il problema di estrarre il rumore dal segnale viene affrontato attraverso l’uso di wavelets e la media. Utilizzando la trasformata wavelet discreta, il segnale viene decomposto. A causa dell’efficiente decomposizione dei segnali cardiaci, i loro coefficienti wavelet tendono ad essere molto più grandi di quelli dovuti al rumore. Così, i coefficienti al di sotto di un certo livello sono considerati come rumore e vengono eliminati. Il segnale può quindi essere ricostruito senza perdita significativa di informazioni nel contenuto del segnale. Le domande a cui questo studio cerca di rispondere sono quali famiglie wavelet, livelli di decomposizione e tecniche di soglia rimuovono meglio il rumore in una PCG. Viene anche affrontato l’uso della media in combinazione con il denoising wavelet. Vengono discusse le possibili applicazioni della trasformata di Hilbert all’analisi del suono cardiaco.