心音的检测和分析是了解心脏和血管状态的一种重要的手段。心音听诊被广泛用于评估病人的心功能。研究发现第一心音的幅值是心肌收缩力的标准量度,因此可以用心音图来对心肌收缩能力进行评估。普通心音图仪仅仅能记录受检者处于静态时的且为时甚短的心音资料,检查过程仅为短暂的几分钟,对于受检者在其他状态下出现的症状和变化,无法记录当时的心音图形。因此研制可用于实时研究人体心音的变化规律,并实时分析在各种状态下的心力变异性的心音检测系统具有十分重要的意义。由于心音在采集过程中,噪声的引入是不可避免的。要准确的提取第一心音的幅值,首先要对采集的心音信号进行去噪处理。针对心音信号的非平稳性,本文采用了基于小波变换的心音消噪算法,通过理论分析和实验验证,结果显示该方法能够达到较好的去噪效果。对于去噪后的心音信号,比较了几种常用的包络提取算法,提出采用基于数学形态学的包络提取算法,获得了较高的识别率。结合传统差分法和医学知识,利用提取的包络数据对心音成分进行识别,实验结果证明了此方法的可行性。最后,利用DSP专用汇编语言编写心音信号处理程序,程序主要分为三个模块:小波分析模块,数学形态学模块和幅值提取模块。在仿真环境CCS2中,运行本文采用的算法,并且在EVM板上对算法进行了评估,将运算结果与Matlab的结果相比较知,两者结果基本一致。实验证明:利用本文采用的算法及提出的方案,提取第一心音幅值,达到了预期的效果。对进一步将此方案运用到实际中,实时分析心力变异性,奠定了良好的基础。