CN103860152A - 一种对脉搏波信号进行处理的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对脉搏波信号进行处理的方法，所述方法包括：获取脉搏波信号；对所述脉搏波信号进行8层小波分解，并根据每一层的频率范围，分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波；对滤波后的所述脉搏波信号进行小波重构，得到去除了基线漂移和高频噪声的处于第一状态的脉搏波。以及对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得滤波后的脉搏波。根据本发明提供的方法可以有效去除脉搏波信号中的噪声信号，获得高质量脉搏波。

Description

一种对脉搏波信号进行处理的方法

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种对脉搏波信号进行处理的方法。

背景技术

真实脉搏信号的能量主要集中在0.5Hz～40HZ的频带上，对于脉搏信号的准确测量会遇到各种各样的噪声干扰。噪声的来源很多，例如被测人员本身呼吸，运动产生的噪声，或者被测人员所处环境的环境噪声等等。实际测量中遇到的噪声主要有基线漂移低频噪声以及高频干扰以及运动伪迹。基线漂移低频噪声主要由人体呼吸引起，能量集中在0～0.5HZ之间的频带上；高频干扰包含高频随机噪声以及工频干扰，是由于采集过程产生的随机噪声和环境干扰造成；运动伪迹是在脉搏采集过程中，由于采集者运动，使得采集部位与传感器直接距离发生位移，导致脉搏波很不稳定而产生的，这种噪声和脉搏信号在同一个频带，是脉搏波去噪的一个难点。

在现有技术中，有多种方法对脉搏波信号进行处理还去出脉搏波信号中的噪声。例如：有方法采用小波分解的方式来进行去噪，但是对于脉搏波信号的分解不够细致，分层粗，难以将噪声信号和真实脉搏波信号进行准确区分。

因此需要一种能够高效地对脉搏波信号进行处理的方法，能够有效去除脉搏波信号中的噪声，获得高质量脉搏波。

发明内容

为了有效解决现有的脉搏波信号处理中运算量大、误差大、准确率低的问题，本发明提供了一种对脉搏波信号进行处理的方法。

根据本发明的一个方面，提供一种对脉搏波信号进行处理的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

a）获取脉搏波信号；

b）对所述脉搏波信号进行8层小波分解，并根据每一层的频率范围，分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波；

c）对滤波后的所述脉搏波信号进行小波重构，得到去除了基线漂移和高频噪声的处于第一状态的脉搏波。

根据本发明的一个具体实施方式，所述步骤a）包括：向动脉所对应的体表皮肤发送探测光，并接收所述探测光的反射光，通过所述反射光获取所述脉搏波信号。

根据本发明的另一个具体实施方式，在所述步骤b）中，所述对所述脉搏波信号进行8层小波分解，采用db9函数进行。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤b）中，所述分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波，采用强制置零的方式滤波。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤b）中，在所述8层小波分解中，第J层分解的高频细节信号频谱为

低频逼近信号频谱为

所述1≤J≤8。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤b）中，所述分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波：为滤除第1～4层的高频细节信号和第8层的低频信号。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤c）之后还包括步骤：

d）对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得滤波后的脉搏波。

根据本发明的又一个具体实施方式，

所述脉搏波信号包括：第一脉搏波信号和第二脉搏波信号；以及，

所述处于第一状态的脉搏波包括：处于第一状态的第一脉搏波和处于第一状态的第二脉搏波，其中所述处于第一状态的第一脉搏波，由所述第一脉搏波信号执行所述步骤b）和所述步骤c）之后获得，所述处于第一状态的第二脉搏波由所述第二脉搏波信号执行所述步骤b）和所述步骤c）之后获得。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述第一脉搏波信号由红光探测光获得；所述第二脉搏波信号由红外光探测光获得。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤d）中，针对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行自适应滤波，采用改进包络法来构造噪声参考信号。

根据本发明的又一个具体实施方式，在所述步骤d）中，所述对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得处于第二状态的脉搏波，包括：

d1）对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波分别相对于其各自最大值进行归一化处理，获得处于第二状态的第一脉搏波和处于第二状态的第二脉搏波；

d2）采用差分法获得所述处于第二状态的第一脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第一脉搏波；

采用差分法获得所述处于第二状态的第二脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第二脉搏波；

d3）将所述处于第三状态的第一脉搏波和所述处于第三状态的第二脉搏波相减，得到噪声参考信号；

d4）采用所述噪声参考信号对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行基于最小均方差的自适应滤波，获得滤波后的第一脉搏波和滤波后的第二脉搏波。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述红光探测光的波长的范围是660nm±3nm；所述红外光探测光的波长的范围是940nm±10nm，或所述红外光探测光的波长是9600nm。

根据本发明的又一个具体实施方式，脉搏波频带为0.5Hz～40Hz。

本发明的对脉搏波信号进行处理方法，将小波去噪和自适应滤波结合起来，可以取得更好地去噪效果。首先通过小波变化滤除了低频基线漂移和高频噪声，这样不但简化了自适应滤波时的运算量；而且由于已经去除了一部分噪声，对于后续自适应滤波时极值点的选取非常有利。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为现有技术中获取噪声参考信号一个具体实施方式的示意图；

图2所示为根据本发明的一种对脉搏波信号进行处理的方法的一个具体实施方式的流程示意图；

图3所示为根据本发明的一种对脉搏波信号进行处理的方法的另一个具体实施方式的流程示意图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

参考图2，图2是本发明提供的一种对脉搏波信号进行处理的方法的一个具体实施方式的流程示意图。

步骤S101，获取脉搏波信号。获取脉搏波信号的方法有很多，例如可以使用信号采集器等等。本发明中所述的脉搏波信号主要是指人体的脉搏波信号，但是并不限于此，对于与人体有相似特征的哺乳动物的脉搏波信号的处理也适用于本方法。

在本发明中，优选采用从光信号中获取脉搏波信号。具体地，向动脉所对应的体表皮肤发送探测光，并接收所述探测光的反射光，通过所述反射光获取所述脉搏波信号。虽然在心脏附近或者通过颈动脉、桡动脉等都可以获得很好的脉搏波信号，但是为了测量便捷，首选向桡动脉所对应的腕部皮肤发送探测光。

使用不同的探测光，可以获得不同的脉搏波信号。如果进行小波去噪，只需要一束脉搏波信号即可操作。但是为了获得更好的脉搏波，除了进行小波去噪处理之外，优选的，在小波去噪之后，还要对脉搏波信号再进行自适应滤波处理。因此，需要获取两束脉搏波信号。优选的，分别采用红光和红外光作为探测光，以获取不同的脉搏波信号。当探测光为红光时，可以获得第一脉搏波信号；当探测光为红外光时，可以获得第二脉搏波信号。

可选的，所述红光探测光的波长的范围是660nm±3nm，例如：657nm，660nm或者663nm。优选的，所述红外光探测光的波长的范围是940nm±10nm，例如：930nm，940nm或者950nm。或者直接选择波长9600nm的红外光作为探测光。

只要是可以提供具有上述波长的探测光的光源均可以选择用来实施本发明所提供的方法，例如所述光源包括：光电传感器，LED发光器或者激光器等等。当探测光包括红光和红外光两束光时，既可以分别采用两个光源，也可以采用一个光源，只要可以提供本发明所需要的探测光即可。优选的，采用光电传感器来进行探测光的发送和接收。优选的，光电传感器使用NJL5501R芯片来实现，由于NJL5501R芯片是一种可以产生红光和红外光的光电传感器。

脉搏波信号获取后，对其执行步骤S102，对所述脉搏波信号进行8层小波分解，并根据每一层的频率范围，分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波。具体的，采用db9函数对所述脉搏波信号进行8层小波分解。通过更多层的频带细分可以更精确地将脉搏波信号和噪声信号进行区分。

在所述8层小波分解中，第J层分解的高频细节信号频谱为

低频逼近信号频谱为

所述1≤J≤8。例如，对第1层分解后，高频细节信号的频谱为

低频逼近信号频谱为

例如，对第5层分解后，高频细节信号的频谱为

低频逼近信号频谱为

进行小波分解后，分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波，以去除噪声信号。优选的，滤除第1～4层的高频细节信号和第8层的低频信号。滤波方式有很多种，例如，可以采用matlab自带的默认阈值函数来进行小波滤波，但是这种方式运算量大，滤波稳定性差，增加了硬件的负荷。因此，优选的，本发明采用强制置零的方式滤波。

当有两束脉搏波信号，即第一脉搏波信号和第二脉搏波信号时，分别对二者执行步骤S102所述的步骤，即对第一脉搏波信号和第二脉搏波信号分别进行小波分解。

继续执行步骤S103，对滤波后的所述脉搏波信号进行小波重构，得到去除了基线漂移和高频噪声的处于第一状态的脉搏波。如上所述，主要是对小波分解后的脉搏波信号进行小波重构，获得处于第一状态的脉搏波。当有多个脉搏波信号存在时，分别对其进行操作。对第一脉搏波信号进行小波重构，获得处于第一状态的第一脉搏波；对第二脉搏波信号进行小波重构，获得处于第一状态的第二脉搏波。

进一步的，参考图3，在所述步骤S103之后还包括步骤S104，对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得滤波后的脉搏波。将小波滤波和自适应滤波结合起来，可以更好地滤掉低频噪声、运动干扰噪声和高频噪声，获得在0.5Hz～40Hz频道上的真实脉搏波。

优选的，针对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行自适应滤波，采用改进包络法来构造噪声参考信号。虽然现有技术中也有采用自适应滤波来进行脉搏波信号处理的方法，但是在使用包络法构造参考信号时，现有技术使用两束由包络法获得的交流信号（Prdac和Pidac）来构造参考信号，如图1所示。这种方式需要进行高通滤波，因此运算量很大。此外，两束交流信号的器件差异还会给运算结果带来误差。而本发明中采用的改进包络法在进行自适应滤波时不需要进行高通滤波即可得到噪声参考信号，在保证运算准确性的同时，大幅度降低了运算量。

具体的，所述步骤S104进一步包括：

步骤S104-1，对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波分别相对于其各自最大值进行归一化处理，获得处于第二状态的第一脉搏波和处于第二状态的第二脉搏波。如上，由于处于第一脉搏波信号来自于红光探测光，处于第二脉搏波信号来自于红外光探测光，而不同的光源之间存在一些器件差异或者误差，而进行归一化处理则可以排出这些差异或者误差等因素对于滤波结果带来的影响。

在进行自适应滤波时，将针对不同参考光获得的脉搏波进行小波滤波；然后再进行归一化处理，排除了发出不同参考光的不同之间的器件差异等因素对结果带来的影响。

步骤S104-2，采用差分法获得所述处于第二状态的第一脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第一脉搏波。

采用差分法获得所述处于第二状态的第二脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第二脉搏波。

步骤S104-3，将所述处于第三状态的第一脉搏波和所述处于第三状态的第二脉搏波相减，得到噪声参考信号。由于这种构造噪声参考信号的方法完全不需要再进行高通滤波，因此大幅度降低了运算量，简化了滤波步骤，提高了滤波效率。

步骤S104-4，采用所述噪声参考信号对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行基于最小均方差的自适应滤波，获得滤波后的第一脉搏波和滤波后的第二脉搏波。

本发明提供的脉搏波信号处理方法，一方面，采用8层小波分解的方式来进行滤波，更多的频带细分，更好地区分了真实的脉搏波信号与噪声；另一方面，小波滤波和自适应滤波相结合的二次滤波，有效提高了滤波效果，同时降低了运算量，可以获得去除了各种噪声的优质的脉搏波。

虽然关于示例实施例及其优点已经详细说明，应当理解在不脱离本发明的精神和所附权利要求限定的保护范围的情况下，可以对这些实施例进行各种变化、替换和修改。对于其他例子，本领域的普通技术人员应当容易理解在保持本发明保护范围内的同时，工艺步骤的次序可以变化。

此外，本发明的应用范围不局限于说明书中描述的特定实施例的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法及步骤。从本发明的公开内容，作为本领域的普通技术人员将容易地理解，对于目前已存在或者以后即将开发出的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤，其中它们执行与本发明描述的对应实施例大体相同的功能或者获得大体相同的结果，依照本发明可以对它们进行应用。因此，本发明所附权利要求旨在将这些工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤包含在其保护范围内。

Claims (13)

1.一种对脉搏波信号进行处理的方法，其特征在于，所述方法包括步骤： 

a）获取脉搏波信号； 

b）对所述脉搏波信号进行8层小波分解，并根据每一层的频率范围，分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波； 

c）对滤波后的所述脉搏波信号进行小波重构，得到去除了基线漂移和高频噪声的处于第一状态的脉搏波。 

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤a）包括：向动脉所对应的体表皮肤发送探测光，并接收所述探测光的反射光，通过所述反射光获取所述脉搏波信号。 

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤b）中，所述对所述脉搏波信号进行8层小波分解，采用db9函数进行。 

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤b）中，所述分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波，采用强制置零的方式滤波。 

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤b）中，在所述8层小波分解中，第J层分解的高频细节信号频谱为

低频逼近信号频谱为 

所述1≤J≤8。 

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤b）中，所述分别对超出脉搏波频带范围的高频信号和基线漂移低频信号进行滤波：为滤除第1～4层的高频细节信号和第8层的低频信号。 

7.根据权利要求1中任意一项所述的方法，其中，在所述步骤c）之后还包括步骤： 

d）对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得滤波后的脉搏波。 

8.根据权利要求1所述的方法，其中， 

所述脉搏波信号包括：第一脉搏波信号和第二脉搏波信号；以及， 

所述处于第一状态的脉搏波包括：处于第一状态的第一脉搏波和处于第一状态的第二脉搏波，其中所述处于第一状态的第一脉搏波，由所述第一脉搏波信号执行所述步骤b）和所述步骤c）之后获得，所述处于第一状态的第二脉搏波由所述第二脉搏波信号执行所述步骤b）和所述步骤c）之后获得。 

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述第一脉搏波信号由红光探测光获得；所述第二脉搏波信号由红外光探测光获得。 

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述步骤d）中，针对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行自适应滤波，采用改进包络法来构造噪声参考信号。 

11.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述步骤d）中，所述对所述处于第一状态的脉搏波进行自适应滤波，获得处于第二状态的脉搏波，包括： 

d1）对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波分别相对于其各自最大值进行归一化处理，获得处于第二状态的第一脉搏波和处于第二状态的第二脉搏波； 

d2）采用差分法获得所述处于第二状态的第一脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第一脉搏波； 

采用差分法获得所述处于第二状态的第二脉搏波的极大极小值点，在极大值间通过插值得到极大值包络，在极小值间通过插值得到极小值包络，极大值包络与极小值包络之差即为交流信号处于第三状态的第二脉搏波； 

d3）将所述处于第三状态的第一脉搏波和所述处于第三状态的第二脉搏波相减，得到噪声参考信号； 

d4）采用所述噪声参考信号对所述处于第一状态的第一脉搏波和所述处于第一状态的第二脉搏波进行基于最小均方差的自适应滤波，获得滤波后的第一脉搏波和滤波后的第二脉搏波。 

12.根据权利要求9所述的方法，其中， 

所述红光探测光的波长的范围是660nm±3nm； 

所述红外光探测光的波长的范围是940nm±10nm，或所述红外光探测光的波长是9600nm。 

13.根据权利要求1所述的方法，其中，脉搏波频带为0.5Hz～40Hz。 

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