心音図（PCG）は、従来の聴診に比べて、スペクトルと周波数情報を再生して分析できる点で多くの利点を持っています。 しかし、PCGはそれほど広く診断に使われているわけではありません。 PCGの大きな問題の1つは、ノイズの混入です。 被験者が妊娠している場合、胎児の呼吸音、肺や呼吸音、環境ノイズ、録音機器と皮膚との接触によるノイズなど、多くのノイズ源がPCGを汚染する可能性があります。 心音の記録には電子聴診器を使用し、信号からノイズを抽出する問題には、ウェーブレットと平均化を用いて対処しています。 離散ウェーブレット変換を用い、信号を分解する。 心音信号は効率的に分解されるため、ウェーブレット係数はノイズによるものよりもはるかに大きくなる傾向があります。 そのため、あるレベル以下の係数はノイズとみなされ、閾値処理される。 これにより、信号内容の情報を大きく損なうことなく、信号を再構成することができる。 この研究では、どのウェーブレット族、分解レベル、閾値技術がPCGのノイズを最もよく除去できるかという疑問に答えることを試みている。 また、ウェーブレットノイズ除去と組み合わせた平均化の使用についても取り上げる。 ヒルベルト変換の心音解析への応用の可能性についても議論しています。