肺部听诊是诊断小儿肺炎的一种有效手段，认真准确的听诊有时会给肺部疾病的诊断带来非常有价值的信息和线索。目前，医生往往是根据临床经验进行诊断，这样由于疲劳等原因，医生诊断就会受一些主观因素的干扰，这将对诊断的结果产生不利影响。因此，开发一个能够对听诊信号进行客观分析，并能够给出识别结果的辅助诊断系统对于小儿肺炎的诊断来讲是迫切需要的。 以往的辅助诊断系统仅以向医生提供系统的识别结果作为辅助诊断的手段，没能向医生提供充分的辅助信息。另外系统的训练过程与使用过程脱离，导致系统的性能无法得到提高。 本文充分借鉴了其它计算机辅助诊断系统的开发经验，并根据小儿肺炎病症的具体特征，结合医生的实际诊断过程和经验积累过程，开发了小儿肺炎肺部听诊辅助诊断系统。系统采用数字信号处理和模式识别两个领域的技术，并对病人的一般资料和检查资料进行了有效的管理和抽取，为医生诊断提供了一个更好的辅助平台。另外，系统能够充分利用医生的诊断过程来进行自我完善，使系统的性能随着系统的使用而逐步提高，并达到最终稳定。 本文首先综述了系统开发的技术基础，对数字信号处理、模式识别、系统设计方法和系统开发工具进行了系统的介绍。论文侧重于小儿肺炎肺部听诊辅助诊断系统的设计和实现，对系统的工作原理、结构设计、功能设计、数据库设计以及使用的关键技术和实现结果进行了详细的阐述。