本论文重点研究了基于无线传感器网络的心音体征参数检测及其信号分析处理方法。　　 利用无线传感器网络监测生命体征参数，不仅能对患者进行动态、实时、长期和连续的监测，而且能在人体自然状态下获取生命体征参数，真实反映出人体的身体状况。心音是一种重要的生命体征参数，包含了大量心脏和心血管信息，可用于临床心血管系统功能状态的评估。论文详细设计了基于无线传感器网络的心音信号采集节点，并重点研究了心音信号去噪和信号成分识别与参数提取方法。　　 本论文的主要工作如下：　　 (1)详细设计了心音信号采集节点实验平台，节点电路主要包括以下几个模块：心音传感器部分、模拟信号预处理电路模块、微处理控制模块、基于ZigBee技术的无线通信模块、电源单元以及串口通信模块；　　 (2)在采集信号过程中，不可避免的引入噪声。因而，本文研究了信号去噪处理方法：在研究心音信号噪声特性和小波去噪原理的基础上，研究了小波变换采用软、硬阈值函数在不同阈值下去噪的效果，提出了采用阈值函数为软阈值函数，阈值为动态Donoho阈值的小波去噪的方法，仿真结果表明该方法取得了较好去噪效果的同时保留了信号有效成分以及具有较小的计算复杂度；　　 (3)本论文进一步研究了心音成分识别与参数提取方法：研究了信号时频分析方法，提取了信号的时频特性；采用规格化平均Shannon能量算法和希尔伯特变换提取信号包络，在此基础上对心音成分S1、S2进行识别及其波峰位置和起始点与终止点的位置进行定位，从而提取出心音参数。　　 实验表明，本文研究的方法满足无线传感器网络对生命体征参数检测处理的要求。但应用到实际情况之前，需进一步实验验证和改进。