Habituellement, les signaux enregistrés à l'aide d'un stéthoscope électronique ressemblent plus à ce qui est représenté à gauche: un bruit plus important que le signal, qui fait complètement disparaître le signal utile.
Différentes hypothèses ont été émises pour expliquer ce bruit:
- la circulation sanguine superficielle,
- d'aucuns ont même évoqué les bruits telluriques, c’est-à-dire transmis par le sol (bruits : de rails, de roulage des voitures, de percement, etc.)
- les sons ambiants,
- les bruits de frottement de la membrane du stéthoscope sur la peau ou les poils du patient,
-Bruits de respiration
- la surpression sur le microphone quand la membrane est pressée contre la peau du patient

C'est un fait que lorsque le pavillon du stéthoscope n'est pas étanche, l'intensité des bruits diminue, mais dans le même temps, le rendement du stéthoscope diminue considérablement également, et le signals utile devient très faible.
Il y a bien sûr aussi les bruits ambiants, mais ce type de bruit est facile à éliminer à l'aide d'un micro d'ambiance. Un projet a d'ailleurs été monté avec l'US Air Force, pour développer un stéthoscope utilisable sur le front des opérations, dans un hélicoptère. Différentes techniques ont été utilisées pour supprimer le bruit, sans pour autant dégrader le signal utile.
De nombreux travaux s'appuient sur le Wavelet Shrinkage. Au delà des licences logicielles sous-jacentes, cette technique consomme beaucoup de puissance CPU pour un équipement de type téléphone portable.
Nous nous sommes donc orientés vers une solution qui s'appuie sur la connaissance de la nature du signal à extraire. La représentation à gauche est celle du signal bruité ci-dessus, après application de l'algorithme de "nettoyage".
Le repérage temporel du signal est étalonné à l'aide d'un ecg qui transmet son signal de manière synchrone avec l'audiogramme du signal auscultatoire. La fonction de transfert du bruit d'une zone empririque située entre le B4 et le B1 est utilisée pour nettoyer le signal.

Il suffit de faire le produit de convolution entre le signal de l'audiogramme et l'inverse de la transformée de Fourier du bruit capté.
pour pouvoir réaliser cette opération, il convient de pouvoir repérer B1 qui est complètement dissimulé par le bruit. Pour ce faire, on utilise un ecg La zone empirique définie pour capturer le spectre du bruit de l'équipement est définie par la courbe ci-contre