目前心血管疾病已经是人类第一大疾病,呼吸道疾病也成为严重威胁人类健康疾病之一。听诊器是临床诊断这两类疾病最常用的医疗器械,但传统的听诊器精度低,且无法保存声音信号,听诊过程依赖医生的主观经验,主观性强,国外高端电子听诊器价格昂贵且无法解决心肺音相互干扰这一关键问题,不能自动提取心音病理特征以辅助临床诊断。为了克服该困难,本文利用了非负矩阵分解和卷积非负矩阵分解,提出了两种心肺音分离方法并研究设计出一个智能听诊系统,提高辅助听诊质量。本文的主要研究内容:1)针对心肺音的时序结构特性,本文提出一种基于非负矩阵分解的递归稀疏表示的心肺音分离方法。该方法通过时频谱矩阵变换和非负矩阵分解挖掘干净心音和肺音的频域信息和时序信息,构建递归心肺音字典。基于该字典,获得心音和肺音的稀疏表示,最后时域重构出心音和肺音信号,实现心肺音分离。2)鉴于卷积非负矩阵分解能够捕捉心肺音重复出现复杂模式的时序特性,本文提出一种基于卷积非负矩阵分解的递归稀疏表示的心肺音分离方法。该方法通过卷积非负矩阵分解挖掘出干净心音和肺音的具有时序滞回特性的频域信息和时序信息,构建超完备字典,通过交替优化目标被试者时频谱在分解过程中的稀疏表示矩阵和时序激活矩阵至目标函数收敛,重组心音和肺音的频域结构,最后时域重构出心音和肺音信号,实现心肺音分离。3)为了提高听诊的质量,研究出一个智能听诊系统提供辅助诊断。该系统由听诊器,手机app和后端服务器三部分构成。通过听诊器采集信号,蓝牙传输到手机,手机通过4g或WiFi发送到后端,处理得到返回辅助检查结果。该系统具备用户信息管理、健康参数管理、波形展示和智能正常/异常分类辅助诊断等功能。