Fonocardiogramele (PCGs), înregistrări ale sunetelor cardiace, au multe avantaje față de auscultația tradițională prin faptul că pot fi reluate și analizate pentru informații spectrale și de frecvență. PCG nu este un instrument de diagnosticare utilizat pe scară largă, așa cum ar putea fi. Una dintre problemele majore ale PCG este corupția zgomotului. Multe surse de zgomot pot polua un PCG, inclusiv sunetele respirației fetale în cazul în care subiectul este însărcinat, sunetele plămânilor și ale respirației, zgomotul din mediul înconjurător și zgomotul produs de contactul dintre dispozitivul de înregistrare și piele. Un stetoscop electronic este utilizat pentru a înregistra sunetele inimii, iar problema extragerii zgomotului din semnal este abordată prin utilizarea de wavelets și calcularea mediei. Semnalul se descompune cu ajutorul transformării discrete a undelelor. Datorită descompunerii eficiente a semnalelor cardiace, coeficienții wavelet ai acestora tind să fie mult mai mari decât cei datorate zgomotului. Astfel, coeficienții sub un anumit nivel sunt considerați zgomot și sunt eliminați. Semnalul poate fi apoi reconstruit fără pierderi semnificative de informații în conținutul semnalului. Întrebările la care încearcă să răspundă acest studiu sunt: ce familii de wavelet-uri, ce niveluri de descompunere și ce tehnici de pragare elimină cel mai bine zgomotul dintr-un PCG. Este abordată, de asemenea, utilizarea mediei în combinație cu denotarea wavelet. Sunt discutate posibilele aplicații ale transformării Hilbert la analiza sunetelor cardiace.

.