近年来，随着生活压力越来越大和人民物质生活水平的提高，心血管疾病的发病率也逐年提升。心音信号的检测以及对心音准确分析已经成为医护工作人员急需的技能。然而，就目前的心音分析系统来看，传统的听诊技术往往要求医生具有十几年的经验积累，而培养一名专业医生需要花费很长时间。为了能解决上述问题，本文提出了基于Qt的心音分析系统的设计。首先，本文介绍了心音信号的产生机理和目前心音分析技术的发展现状，接下来提出了基于Qt的心音分析系统的设计的框架；本文确定了一套特征融合的技术方案，该方案所应用的硬件是基于OMAP3530的心音诊断分析平台，所应用的软件是Qt，利用Qt形成一个用户操作界面。其次，本文分析比较了之前的特征融合处理技术，通过采用相对先进的线性判别分析融合方法将两组心音特征融合到一起，从而消除心音特征之间的冗余，最大程度的利用原始心音信号中的信息，然后用融合后新的特征进行识别和分类。所采用的特征融合具体方法为LDA线性判别分析。因为参与融合的特征之间的相关性越低，越能得到有意义的新特征，考虑到MFCC特征和LPCC特征的提取方法不一样，其相关性理论上讲会比较低，所以本文采用的心音特征为MFCC特征和LPCC特征。第三，本文采用的心音分类方法为DTW，为了验证本文所提出的特征融合方案的鲁棒性，本文还考虑了使用另一种心音分类方法SVM支持向量机来对心音分类，并且文章还对心音分类的两种结果进行了比较分析，实验结果证明了特征融合方案的识别效果要明显好于单特征的识别效果，而且本文提出的线性判别分析方案也适合不同的分类器去识别。第四，本文心音分析系统的OMAP3530采用Linux操作系统，其中OMAP3530包含的模块有显示模块、心音采集模块、核心模块、电源模块、触摸屏模块、JTAG调试模块、存储模块、USB接口模块、RS-485接口电路模块、时钟管理模块等。本文为了解决患者看病比较困难、旅途奔波等问题，还提出了将网卡和RS-485总线应用到心音分析系统远程诊断的方案。本文先在Qt平台上进行应用程序的编译，然后采用了交叉编译工具对心音应用程序进行交叉编译，将编译好的程序通过下载线下载到目标板上。本文基于Qt的心音分析系统的设计，为心音的分析处理提供了新的平台。