CN104382569A - 光纤传感智能服装及其心音、血压参数的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种光纤传感智能服装及其心音、血压参数的处理方法。本发明一种光纤传感智能服装，包括服装本体、光纤光栅脉搏传感器、光纤光栅心音/呼吸传感器、用于波长解调及信号传输的光学信号处理单元和用于参数信息显示、存储及远程通信的信息处理终端。本发明一种光纤传感智能服装的心音参数的处理方法，是利用直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法。本发明一种光纤传感智能服装的血压参数的处理方法，包括血压模型的建立过程和血压的估算过程。本发明抗电磁干扰、检测灵敏度高，能在强磁场、强电磁噪声、强辐射等场合下使用，可应用于核磁共振检查中的人体体征监护、矿井下人员身体状况的安全监护、航天员的航天服、消防员的安全服等。

Description

光纤传感智能服装及其心音、血压参数的处理方法
技术领域
本发明涉及智能服装技术领域，更具体的说，是涉及一种光纤传感智能服装及其心音、血压参数的处理方法。
背景技术
智能服装是指能够对外界环境或内部状态进行感知，并及时进行响应的服装，是目前服装产业发展的新领域。人体体征参数，如体温、心率、血压等，反映了人体的健康情况，通过对这些体征参数的监测，可以预防某些疾病的发生，如心脑血管疾病等。另外，在一些特殊场合或工作环境下也需要对人体的体征参数进行实时监测。由于服装具有可穿戴性、不影响人正常活动，因此，服装是进行人体体征参数实时检测的理想载体，智能服装的研发具有重要意义。
经调研，发明专利200610125600.6公开了一种基于MEMS的智能服装，能够采集心电、心音等人体生理参数，该服装利用MEMS技术制作柔性传感器阵列薄膜，使用聚合物对其进行封装，利用导电纤维将传感器阵列薄膜与纺织品缝合为一体。
发明专利201210151420公开了一种人体生理指标与服装微气候指标监测系统，用于检测人体的温度、服装内湿度和人体脉搏。该系统将数字温度传感器DS18B20、湿度传感器DHT11和压电薄膜脉搏传感器HK2000A嵌入服装中，利用单片机实现信号的采集、显示与无线传输，传感器与单片机之间采取有线连接方式。
实用新型专利201320696659公开了一种基于Zigbee的面向户外运动的智能服装，通过嵌入服装中的信息检测模块监测人体温度、心率、血压和脉搏信号。各信息检测模块与信息处理和发送模块间采用Zigbee无线方式进行数据通信，服装内各模块通过导电纤维与电源模块相连。
发明专利201010581424公开了一种人体生理参数测量的穿戴式多生理参数记录装置。由穿戴衣、脉搏波测量单元和控制盒组成，穿戴衣、脉搏波测量单元以有线方式分别与控制盒连接，控制盒通过蓝牙无线通信方式与智能手机通信。该装置利用脉搏传输时间参数进行拟合计算，得到血压值，实现了对心电、血压和血氧三种生理指标的检测。该装置中，心电电极是由支撑垫向内粘有硬海绵和由导电纤维织物包裹的软海绵构成，导电织物通过导线与处理单元连接。
上述四种智能服装或可穿戴设备均采用电学传感器实现人体参数的检测，由于导电纤维缠绕而产生的天线效应，使电信号采集和传输过程中易受电磁干扰，降低采集信号的信噪比，影响检测精度。此外，发明专利201210151420和实用新型专利201320696659中的检测单元(传感器)体积大，具有一定重量，不便于与织物结合，影响了服装穿着的舒适性。此外，基于电学传感器的智能服装均不能在强电磁干扰和强磁场环境下工作，从而限制了智能服装的应用场合。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服上述现有技术中智能服装所存在的缺陷，提供一种光纤传感智能服装及其心音、血压参数的处理方法。
本发明一种光纤传感智能服装，包括服装本体、光纤光栅脉搏传感器、光纤光栅心音/呼吸传感器、用于波长解调及信号传输的光学信号处理单元和用于参数信息显示、存储及远程通信的信息处理终端；所述光纤光栅脉搏传感器织入或嵌入服装袖口处，所述光纤光栅心音/呼吸传感器织入或嵌入服装前胸部，光学信号处理单元织入或嵌入服装；光纤光栅脉搏传感器、光纤光栅心音/呼吸传感器分别通过单模光纤与光学信号处理单元连接；光学信号处理单元通过无线方式与信息处理终端进行通信。
所述光纤光栅脉搏传感器包括脉搏敏感元件、内层织物和外层织物，由光纤光栅和片状聚合物构成脉搏敏感元件，片状聚合物沿中线开V型槽，将光纤光栅固定在片状聚合物的V型槽内，片状聚合物材料的弹性大于光纤光栅材料；片状聚合物与内层织物相连，片状聚合物的开槽面朝向内层织物；内层织物弹性大于外层织物，内层织物与外层织物间形成口袋，在口袋中装有硬质塑料材料构成的外轮廓为弧面的填充物，填充物固定在片状聚合物的正上方；内层织物和外层织物的两端分别连接腕带，腕带上缝有粘扣。
所述光纤光栅心音/呼吸传感器包括心音/呼吸敏感元件、内层织物和外层织物，由光纤光栅和片状聚合物构成心音/呼吸敏感元件，片状聚合物沿中线开V型槽，将光纤光栅放置在片状聚合物的V型槽内，片状聚合物材料的弹性大于光纤光栅材料；片状聚合物与内层织物相连，片状聚合物的开槽面朝向内层织物；内层织物弹性大于外层织物，内层织物与外层织物间形成口袋，在口袋中装有硬质塑料材料构成的外轮廓为弧面的填充物，填充物固定在片状聚合物的正上方，内层织物的两端缝有粘扣。
所述光学信号处理单元位于服装前摆处，以内嵌口袋方式与服装连接，光学信号处理单元包括用于实现光纤光栅波长解调的光学模块和用于信号处理的电路及供电电池。
所述用于实现光纤光栅波长解调的光学模块包括宽带光源，宽带光源其输出依次连接光隔离器、1×2光耦合器输入端，1×2光耦合器两路输出端分别连接第一光环行器和第二光环行器的1脚，第一光环行器和第二光环行器的2脚分别与光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器连接，第一光环行器和第二光环行器的3脚分别与第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器的输入端连接，从而将光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器的输出光引入第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器；第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器的输出依次与第一光探测器和第二光探测器的输入、光电转换及调理电路输入、MCU/MPU模块的ADC相连，实现光信号转换为电信号，并利用MCU/MPU模块内的ADC进行采集。
所述光纤模式干涉滤波器是在一段单模光纤上通过熔接方式形成两个相距L的凸起结构构成。
一种光纤传感智能服装的血压参数的处理方法，包括血压模型的建立过程和血压的估算过程，具体按照下述步骤进行：
(1)血压模型的建立过程，其包括：
(1.1)心音信号和脉搏波信号同步采集，
(1.2)心音信号和脉搏波信号预处理：心音信号预处理包括取绝对值和归一化，脉搏波信号预处理包括平滑滤波；
(1.3)心音和脉搏波信号特征点检测：检测心音信号中第一心音S1的峰值点，检测脉搏波信号中的主波峰值点、脉搏波起点和终点；
(1.4)脉搏参数提取：包括基于S1峰值点和脉搏主波峰值点计算的脉搏传输时间PWTT、每搏心输出量Z、波形系数K、升支平均斜率k、上升支波图与整体波图面积比S和脉率HR；
(1.5)参数选择：进行多次建模实验，计算出各脉搏参数与被测对象收缩压与舒张压的相关性，选择具有强相关的脉搏参数作为该个体血压模型的建模参数；
(1.6)血压计算模型的建立。根据所选择的脉搏参数和被测对象的血压值，通过线性回归方法建立方程组，确定方程组的系数，建立血压模型；
(2)血压估算过程，当建立了个体血压模型后，利用该模型可进行血压的测量，其具体步骤包括：
(2.1)心音信号和脉搏波信号同步采集，
(2.2)心音信号和脉搏波信号预处理，
(2.3)心音和脉搏波信号特征点检测，
(2.4)参与模型计算的脉搏参数提取，
(2.5)血压估算，根据(1.6)所建立的血压模型计算收缩压、舒张压。
所述步骤(1.4)中确定S1峰值点及PWTT时长的方法是：以1KHz为采样速率，同步采集光纤光栅脉搏波信号和心音信号，对采集的脉搏信号进行基于算数平均的平滑处理后，根据心动周期一般范围对采样数据进行分段，通过取各分段的最大值作为主波峰值点，通过取各分段中主波峰值点两侧的最小值作为该心动周期内脉搏波的起止点；利用数学形态学方法确定同一心动周期下的S1峰值点；PWTT即为同一心动周期中，S1峰值点出现时刻与脉搏波主波峰值点出现时刻的时间差。
一种光纤传感智能服装的心音参数的处理方法，是利用直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法，具体步骤如下：
(1)对心音信号进行预处理，包括取绝对值和归一化，使心音信号转换为幅度为0-1之间的标准信号；
(2)心音峰值点处理，其包括：
(2.1)对预处理后的信号进行直线结构元素的数学形态学闭运算，提取心音包络，
(2.2)分段阈值处理，根据正常心音周期的范围对所提取的包络进行分段，在所划分的每段数据中寻找该段的所有极大值，将每段内的极大值进行排序，取最小的一个极大值作为该段的阈值，将每段中的数据逐一与该段阈值进行比较，大于等于阈值的数据被保留，否则置零，
(2.3)去除干扰峰，依次找出经(2.2)处理后的每个孤立峰的起点和终点，计算每个孤立峰的宽度，将宽度小于一定值的孤立峰认为是干扰峰，将其幅度置为零，其余孤立峰为S1和S2，
(2.4)确定心音峰值点，利用S1和S2的间隔时间小于S2和S1的间隔时间，具体判断出S1和S2；
(3)心音起止点处理，其包括：
(3.1)对预处理信号进行余弦结构元素的数学形态学包络提取，
(3.2)确定判断各分段起止点的阈值，利用(2.2)中进行的数据分段，在每段数据中计算出平均噪声电平，以该值作为心音起止点判断的阈值，
(3.3)确定起止点，在已确定的心音峰值点位置前后，分别从余弦结构元素提取的心音包络数据中，寻找第一个幅值小于起止点判断阈值的极小值点，将该极小值点作为S1或S2心音成分的起止点。
本发明公开了一种利用光纤光栅检测人体心音、脉搏、呼吸、血压的智能服装。相比电学智能服装，本发明最具优势的地方是抗电磁干扰、检测灵敏度高，能在强磁场、强电磁噪声、强辐射等场合下使用，可应用于核磁共振检查中的人体体征监护、矿井下人员身体状况的安全监护、航天员的航天服、消防员的安全服等。在本发明中，对裸光纤光栅进行适当封装，并将其织入织物，通过特定的织物结构实现对脉搏、心音、呼吸的检测，形成柔性织物传感器，提高了穿着的舒适性。
附图说明
图1是本发明光纤传感智能服装结构示意图；
图2是光纤光栅脉搏传感织物检测出的脉搏波形；
图3是光纤光栅脉搏传感织物的剖面结构图；
图4是用于心音/呼吸信号检测的光纤光栅传感织物俯视图；
图5是用于心音/呼吸信号检测的光纤光栅传感织物侧视图；
图6是光纤光栅心音/呼吸信号传感织物检测出的波长解调信号波形；
图7是经小波处理后从图6所示解调信号中提取出的心音信号波形；
图8是光学信号处理单元的组成框图；
图9是光学信号处理单元中MCU/MPU中的算法框图；
图10是光纤模式干涉滤波器结构框图；
图11是本发明心音峰值点和起止点判别方法的算法框图；
图12是多脉搏参数人体血压检测算法流程框图；
图13脉搏波形特征点和特征参数示意图；
图14以S1峰值点为起点的脉搏传输时间PWTT示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
一、光学智能服装
如图1所示，包括服装本体1-1、光纤光栅脉搏传感器1-2、光纤光栅心音/呼吸传感器1-3、光学信号处理单元1-4(实现波长解调及信号处理、传输)和信息处理终端1-6(参数信息显示、存储和远程通信)。其中，光纤光栅脉搏传感器1-2、光纤光栅心音/呼吸传感器1-3、光学信号处理单元1-4织入或嵌入服装相应位置，它们之间通过单模光纤1-5连接。光学信号处理单元1-4通过无线方式与信息处理终端1-6进行通信。光纤光栅脉搏传感器1-2、光纤光栅心音/呼吸传感器1-3、光学信号处理单元1-4均可从服装中卸除，从而方便服装清洗。
光纤光栅脉搏传感器1-2位于服装袖口处，用于检测人体桡动脉脉搏波，设计为腕带式柔性传感织物，嵌入服装中。光纤光栅紧贴桡动脉位置，将桡动脉脉搏信号转换为光纤光栅输出波长的变化。
光纤光栅心音/呼吸传感器1-3位于服装前胸部，设计为带式柔性传感织物，嵌入服装中。人体心音和呼吸信号均可改变光纤光栅的输出波长，通过相关算法实现心音和呼吸信号的分离。
光学信号处理单元1-4位于服装前摆处，以内嵌口袋方式与服装连接。光学信号处理单元1-4包括用于实现光纤光栅波长解调的光学模块和用于信号处理的电路及供电电池。
二、光纤光栅脉搏传感器
目前检测人体脉搏的传感器主要有光电容积式脉搏传感器和用压敏电阻或压电薄膜制成的脉搏传感器。其中，光电容积式脉搏传感器一般通过指夹固定在指尖处，不能植入服装中。压敏式和压电薄膜式脉搏传感器灵敏度较低，且具有一定厚度，嵌入服装后影响穿着的舒适性。另外，压敏式和压电薄膜式脉搏传感器易受电磁噪声干扰。
所述检测人体桡动脉脉搏的传感织物，将光纤光栅与织物相结合，通过特殊织物结构增大光纤光栅处局部压力，减小对腕部的整体压力，从而提高穿着的舒适性。较电学脉搏传感器提高了检测灵敏度，能够检测出多个脉搏重波，如图2所示。
所述光纤光栅脉搏传感织物整体为腕带状，由两层织物结构。其剖面结构如图3所示。由光纤光栅4-1和片状聚合物长方体4-2构成脉搏敏感元件。聚合物长方体4-2沿中线开V型槽，靠近长边处留有圆形缝纫孔。将光纤光栅4-1放置在聚合物长方体4-2的V型槽内，将光纤光栅4-1施加一定预应力后，通过点胶方式将其与聚合物4-2粘贴为一体，由于聚合物材料的弹性大于光纤光栅材料，因此实现光纤光栅轴向应变的增敏。通过缝纫孔将聚合物4-2与内层织物4-3缝纫相连，聚合物4-2的开槽面朝向内层织物4-3。在聚合物4-2的上方为两层织物，分别为内层织物4-3和外层织物4-4，且内层织物4-3弹性大于外层织物4-4，两层织物间形成口袋4-5，在口袋4-5中装有硬质塑料材料构成的外轮廓为弧面的填充物4-6，填充物4-6固定在聚合物4-2的正上方。腕带织物两端缝有粘扣4-7，用于将腕带固定在手腕处，并通过粘扣4-7调节松紧度。该腕带式传感织物可通过粘扣、拉锁等方式与服装本体袖口处连接。
在使用时，将聚合物4-2放置在腕部桡动脉处，通过织物两边的粘扣将传感织物与手腕固定。脉搏产生的压力使聚合物4-2发生形变，改变光纤光栅4-1的轴向应变，从而将脉搏压力的变化转换为光纤光栅反射波长的变化，实现脉搏波的检测。由于采用不同弹性的两层织物结合，并在两织物间添加了弧形填充物4-6，可以在相同织物拉力的情况下，增大填充物4-6处对聚合物4-2的压力，从而在能检测到脉搏波的情况下，大大减小了袖带对人体的压力，增加穿着的舒适性。
三、光纤光栅心音/呼吸传感器
传统心音和呼吸传感器多采用压电式或压阻式传感器，其体积大，嵌入服装后影响穿着的舒适性，而且单一传感器只能采集一种信号。
发明专利201210331015.7文献中公开了一种膜盒式结构的光纤光栅心音传感器，该传感器包括振动膜、环形支架、振动腔和反射壁构成，由于盒体为硬质材料制作，且体积较大，因此影响穿着的舒适性。
本发明公开了一种光纤光栅心音/呼吸传感织物及其信号处理方法。利用一根光纤光栅可同时对心音和呼吸信号进行检测。相比电学心音、呼吸传感器，该传感器具有体积小、灵敏度高，抗电磁干扰、同时检测心音和呼吸信号等优点。该传感织物可织入服装，提高穿着的舒适性。
本发明光纤光栅心音/呼吸传感织物结构如图4和5所示，整体为带状，包括光纤光栅5-1，片状聚合物5-2，光纤光栅尾纤5-3，内层织物5-4，外层织物5-6，弧面填充物5-7，粘扣5-5组成。内层织物5-4的弹性大于外层织物5-6。
片状聚合物5-2中线部分开槽。光纤光栅5-1在有一定预应力的情况下，通过点胶方式固定在槽内。片状聚合物5-2边缘具有缝纫孔，与内层织物5-4缝纫连接。光纤光栅尾纤5-3通过纱线固定在内层织物5-4上。在片状聚合物5-2部位内层织物5-4与外层织物5-6形成口袋，内部填充硬质弧面填充物5-7，用以增加光纤光栅处局部压力。该带式心音/呼吸传感织物可通过粘扣、拉锁等方式与服装本体连接，使光纤光栅处于左前胸心音听诊部位，通过粘扣5-5进行固定并给带状织物施加一定拉力，使光纤光栅紧贴皮肤。
由于心音和呼吸均可使光纤光栅5-1轴向应变发生变化，从而导致光纤光栅反射波长发生变化，因此反射波长变化中包含了心音和呼吸信号，可同时检测心音和呼吸。由于心音和呼吸信号处于不同频率范围，利用小波变换可实现心音和呼吸信号的分离。
进行小波分析时，小波基的选择十分重要，但目前仍没有较好的方法，主要是通过用小波分析方法处理的结果与理论结果的误差来判定小波基的好坏，并由此选定小波基。目前常用的小波函数主要有haar小波、db小波、coif小波、sym小波、meyer小波和dmey小波。通过对波长解调信号使用不同小波基进行处理的结果进行比较，本发明最终选用db4小波函数作为小波基函数。具体处理方法为：在采样频率为1KHz情况下，进行10层小波分解，将d4和d5层数据(对应频率范围为31.25Hz-62.5Hz)进行叠加提取出心音信号，a10层信号(对应频率范围为0-0.977Hz)作为提取的呼吸信号。图6为光纤光栅解调信号，图7是经上述算法处理后的心音信号。可见，该方法能从混有呼吸信息的解调信号中，有效提取出心音信号。
四、光学信号处理单元
本发明光纤光栅智能服装，利用光纤光栅检测人体脉搏与心音信号，脉搏与心音信号的变化表现为光纤光栅反射波长的变化，需要对波长的变化进行检测，即实现波长解调。
发明专利201210331015.7报道了一种基于可调谐F-P滤波器实现光纤光栅心音传感器波长解调的方法。该方法通过自动校准算法自动寻找动态波长解调工作点，控制F-P滤波器的输出中心波长到达指定的动态解调工作点。当F-P滤波器中心波长到达动态解调工作点后，通过在F-P滤波器控制端加入高频扰动信号的方法抑制动态解调工作点的漂移。该解调方法使用器件多、结构复杂，可调谐F-P滤波器成本高、体积大，而且由于进行动态波长解调时加入扰动信号，因此解调信号中含有扰动信号引起的噪声，不适合小信号的检测。
发明专利201310544420公开了一种基于阵列波导光栅的光纤光栅心音信号解调方法，利用阵列波导光栅的透射谱对光纤光栅反射波长进行滤波，对指定阵列波导光栅通道输出光强进行检测和计算得到光纤光栅的反射波长。通过加入补偿光栅的方法实现阵列波导光栅的温度补偿。该方法的缺点为阵列波导光栅模块体积较大，与服装集成后影响穿着舒适性，而且价格较高。
本发明提出一种基于光纤模式干涉滤波器的FBG波长解调装置，利用该解调装置实现对光纤光栅心音/呼吸信号和脉搏信号的解调。通过特殊的熔接方式在单模光纤上形成微结构，激发光纤内部高阶包层模式光的产生，并使包层模式光与纤芯基模光发生干涉，产生梳状干涉谱，形成梳状滤波器。利用该滤波器对FBG反射光进行滤波，使输出光强与FBG反射波长呈线性关系，从而实现FBG波长解调。所提出的光纤模式干涉滤波器在一段单模光纤上形成，大大减小了波长解调系统的体积和重量，有利于与服装的集成。另外，由于使用的是普通单模光纤，因此其成本非常低。
图1中的光学信号处理单元，其内部结构如图8所示。宽带光源采用ASE或SLED光源模块，其输出依次连接光隔离器、1×2光耦合器输入端，1×2光耦合器两路输出端分别连接光环行器1和2的1脚，光环行器1和2的2脚分别与光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器连接，光环行器1和2的3脚分别与光纤模式干涉滤波器1和2的输入端连接，从而将光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器的输出光引入光纤模式干涉滤波器1和2。光纤模式干涉滤波器1和2的输出依次与光探测器1和2的输入、光电转换及调理电路输入、MCU/MPU模块的ADC相连，实现光信号转换为电信号，并利用MCU/MPU模块的ADC进行采集。由于光纤光栅的反射波长变化与模式干涉滤波器输出光强的变化呈线性关系，因此，通过采集光强即可实现对波长的解调。
光学信号处理单元的功能包括：对FBG脉搏波传感器、FBG心音/呼吸传感器输出光信号进行波长解调；对解调信号进行相应算法处理得到血压、心音、呼吸的参数；对血压、心音及呼吸参数进行传输。
光学信号处理单元的光路部分实现了将FBG输出波长信息转换为光强信息，即光探测器输入的光强与FBG输出波长呈线性关系，通过检测该光强实现波长的解调。
光学信号处理单元中MCU/MPU中的算法框图如图9所示，具体过程如下：
FBG心音/呼吸解调信号(即光探测器2输出信号)中包含了心音和呼吸成分，该信号先经过小波分解，分离出心音信号和呼吸信号。在对呼吸信号的处理中，通过计算呼吸信号的周期得到呼吸率。在对心音信号的处理中，基于直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别算法得到第一心音(S1)和第二心音(S2)的峰值点和起止点信息，利用这些信息计算出心音参数。所得到的心音参数有：心率、心力、S1时限、S2时限、S1S2间期、S2S1间期。另外，所提取出的S1峰值点也用于血压检查算法中PWTT的计算。
FBG脉搏波解调信号(即光探测器1输出信号)用于多脉搏参数人体血压检测算法，该算法包括脉搏波预处理、脉搏特征点提取、血压模型的建立及血压估算，得到收缩压和舒张压信息。
MCU/MPU模块完成波长解调，并对解调信号进行相关算法处理后得到的相关生理参数通过无线模块传输到移动终端或远程服务器进行显示、记录和进一步分析。无线传输方式包括蓝牙、Zigbee和Wifi方式。
所提出的光纤模式干涉滤波器的结构如图10所示。在一段单模光纤上通过特殊熔接方式形成两个相距L的凸起结构，即凸锥结构1和2。由于凸锥结构导致光纤模场不匹配，因此输入光在凸锥结构1处激发出包层模，包层模与纤芯模在长度L段光纤中共同传播，在凸锥结构2中包层模被耦合入纤芯，与纤芯模发生干涉。所提出的熔接工艺，在包层模激发过程中，只有一个主包层模，因此在凸锥结构2处发生了双光束干涉，产生梳状谱。
光纤模式干涉滤波器采用普通SMF28单模光纤为原料，利用日本藤仓公司生产的FSM-60单模熔接机制成。制作方法和工艺参数如下：(1)将两段单模光纤去除涂覆层、表面清洁、端面切割后分别放置在熔接机两个V型槽内；(2)设置熔接参数为：纤芯对芯方式，光纤端面间隔＝10um，重叠量＝150um，清洁放电时间＝150ms，预熔时间＝180ms，第一次放电时间＝3s，第一次放电强度＝“stand”，第二次放电时间＝0，再放电时间＝0，其它参数与熔接机内置标准模式SM-SM相同。(3)启动自动熔接，熔接出第一个凸锥结构。(4)将熔接有第一个凸锥结构的光纤取出，在距离第一个凸锥结构L长度处进行端面切割，与另一端面处理好的单模光纤再进行上述参数的熔接，熔接出第二个凸锥结构，从而制作出光纤模式干涉仪。其中L为干涉仪长度，决定了梳状谱的自由光谱范围，实验中L＝1cm。(5)对所制作的光纤模式干涉仪进行封装，将含有两个凸锥结构的光纤部分套入一圆柱形管内，如毛细钢管或硬质塑料管中，两端用粘合剂将管口封住，并固定两端的单模光纤，从而实现对干涉仪的保护，另外，管状的封装结构也便于织入织物。
五、直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法
利用小波变换分离出心音信号后，需要对其进行处理得到第一心音(S1)和第二心音(S2)的峰值点和起止点的位置，从而计算出心音信号的相关时域参数。S1和S2峰值点的判断需要提取心音信号的包络，常用的包络提取方法包括希尔伯特变换法、归一化香农能量法、数学形态学法。
希尔伯特变换所提取的包络具有毛刺，包络提取前后心音峰值点的横坐标发生了变化，这降低了后续心音特征参数提取的准确性，从而影响正常或异常心音的判断。归一化香浓能量法所提取的心音包络比较平滑，但心音峰值点的幅度会发生明显的变化，而S1和S2的幅值之比是衡量心力储备能力的重要参考，因此使用归一化香浓能量提取包络，也会对后续心音特征提取产生影响。
本发明提出一种直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法。通过大量的实验研究，选取直线结构元素进行数学形态学闭运算所提取到的包络进行S1和S2峰值点的判断，选取余弦结构元素进行数学形态学闭运算所提取到的包络并结合S1和S2的峰值点进行S1和S2起止点的判断。
选取直线结构元素进行数学形态学闭运算所提取到的包络能够正确表示心音信号的特征轮廓，不会对心音信号的峰值点位置进行改变，并且对S1和S2的幅度没有造成影响，从而保证了包络提取后不会改变原有心音的特征参数。
由于直线结构元素提取的心音包络阶梯状明显，对峰谷的削去程度较大，在进行S1、S2心音判别时，较余弦结构元素提取的包络，不会对具有分裂特征的心音误判为两个正常心音，或将其中一个认为是干扰峰去除，从而导致峰值点检测错误。然而，在确定S1、S2心音起止点时，由于采用峰值点前后的极小值作为判别依据，直线结构元素提取包络的阶梯状会对极小值判断产生极大影响，而余弦结构元素提取的包络由于比较平滑，有利于准确找到心音起止点。因此，本方法对心音峰值点和起止点的判断具有较高的准确性。
直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法的算法框图如图11所示。
该算法主要包括：心音预处理、心音峰值点处理和心音起止点处理三大部分，其中，心音峰值点处理又包括直线结构元素的数学形态学包络提取、分段阈值处理、去除干扰峰、确定峰值点四个部分；心音起止点处理又包括余弦结构元素的数学形态学包络提取、确定判断各分段起止点的阈值和确定起止点三个部分。具体实施方式如下：
(1)预处理
对心音信号进行绝对值和归一化处理，使心音信号转换为幅度为0-1之间的标准信号。
(2)直线结构元素的数学形态学包络提取
对预处理后的信号进行直线结构元素的数学形态学闭运算，提取心音包络，具体运算公式如下：
(fΘg)(n)＝min{f(n+m)-g(m)}             (1)
( f ⊕ g ) ( n ) = max { f ( n - m ) + g ( m ) } - - - ( 2 )
其中，f(n)为心音信号序列，g(m)为结构元素序列，公式(1)为数学形态学腐蚀运算公式，公式(2)为数学形态学膨胀公式，公式(3)为数学形态学闭运算公式。本发明中，心音采样速率为1KHz，直线结构元素长度为10，幅度为0。
(3)分段阈值处理
根据正常心音周期的范围对所提取的包络进行分段，在所划分的每段数据中寻找该段的所有极大值，将每段内的极大值进行排序，取最小的一个极大值作为该段的阈值，将每段中的数据逐一与该段阈值进行比较，大于等于阈值的数据被保留，否则置零。
(4)去除干扰峰
经阈值处理，心音包络会留下许多孤立峰，这些孤立峰有的是心音成分，即S1或S2，有的是干扰峰。依次找出每个孤立峰的起点和终点，计算每个孤立峰的宽度，根据医学知识，将宽度小于t1的孤立峰认为是干扰峰，将其幅度置为零。本发明中t1＝35ms。
(5)确定峰值点
去除干扰峰后剩余的孤立峰为各心动周期的S1或S2，利用S1和S2的间隔时间小于S2和S1的间隔时间，具体判断出S1和S2。
(6)余弦结构元素的数学形态学包络提取
具体计算方法如(2)所示，本发明余弦结构元素长度为12，幅度为0.1。
(7)确定判断各分段起止点的阈值
利用(3)中进行的数据分段，在每段数据中计算出平均噪声电平，以该值作为心音起止点判断的阈值。
(8)确定起止点
在已确定的心音峰值点位置前后，分别从余弦结构元素提取的心音包络数据中，寻找第一个幅值小于起止点判断阈值的极小值点，将该极小值点作为S1或S2心音成分的起止点。
六、以第一心音(S1)峰值点为参考起点的脉搏传输时间(PWTT)计算方法
PWTT是指动脉脉搏从心脏收缩开始传播到某一动脉分支血管所需要的时间。根据血液动力学理论，心脏射血后，血液在血管中流动产生的脉搏波滞后于心脏射血点。如果血管的弹性保持不变，则血压的变化与PWTT的变化成正比。现在医学已经证明：在一定条件下，脉搏传输时间与血压之间的变化关系是生理学上明确的现象，在个体化校正的前提下，可通过PWTT的测量来表征人体血压的变化。
目前，大多数利用PWTT计算人体血压的报道中，均同步采集心电和脉搏信号，利用心电信号中的R波峰值点作为脉搏波的起点，计算PWTT，如发明专利201010602899.6、发明专利200610081543.6、发明专利201110420955.9所公开的内容。
由于R波峰值点是心脏左心室电兴奋时刻，此时心脏主动脉瓣未开放、心脏射血还没有开始，因此并不是真正意义上的脉搏波传输起点。从心室除极开始至心室射血开始的这段时间医学上称为射血前期(PEP)，以心电R波峰值点为参考计算的PWTT含有PEP对应的时间，而PEP与血压无关，且会随心脏机能有所改变，因此会带来PWTT的计算误差，从而降低血压测量的准确性。
心音信号是由于心脏收缩和舒张运动传递到体表产生的振动信号，S1代表心脏的收缩，是心动的开始，S2代表心脏的舒张，以心音信号为参考计算PWTT，从理论上更为合理。发明专利200610081543.6公开了一种同步采集心音和脉搏信号计算PWTT的方法，该方法在同一心动周期中，以第二心音S2的第二成分主动脉瓣关闭成分点作为脉搏波起点，以脉搏波降支上的切迹作为终点，计算PWTT。该方法对S2的第二成分主动脉瓣关闭成分点和脉搏波降支上的切迹进行识别时，需要所采集的心音和脉搏信号具有很高的信噪比和较小的波形畸变，识别准确性受噪声和个体差异影响很大，从而影响了PWTT计算的准确性，使该方法的使用受到限制。
本发明提出一种以S1峰值点为脉搏波起点，以脉搏波主波峰值点为终点计算PWTT的方法。医学上，S1代表心脏的收缩，可以用S1的峰值点表征心脏射血的开始，较心电的R波为起点更为准确。
另外，本发明利用基于直线结构元素的数学形态学方法提取心音包络，从算法上保证了S1的峰值点位置不发生变化，确保S1峰值点的准确性。相比发明专利200610081543，S1峰值点和脉搏主波峰值点受噪声影响小，不受波形畸变的影响，容易识别，相关处理算法简单，因此更为实用。
以1KHz为采样速率，同步采集光纤光栅脉搏波信号和心音信号。对采集的脉搏信号进行基于算数平均的平滑处理后，根据心动周期一般范围对采样数据进行分段，通过取各分段的最大值作为主波峰值点，通过取各分段中主波峰值点两侧的最小值作为该心动周期内脉搏波的起止点；利用上述数学形态学方法确定同一心动周期下的S1峰值点；PWTT即为同一心动周期中，S1峰值点出现时刻与脉搏波主波峰值点出现时刻的时间差。
七、基于FBG脉搏波的多脉搏参数人体血压检测方法
目前商用的自动血压检测方法多为袖带充气式，该方法不能实现人体血压的连续测量，而且由于配有充气气囊，不便于织入服装。本发明采用基于脉搏波的人体血压检测方法，利用人体血压与脉搏波相关参数的内在联系，通过大量实验建立基于脉搏参数的血压计算模型，利用该模型计算人体血压。目前医学已经证明脉搏传输时间(PWTT)与人体血压存在强相关性，已有基于PWTT测量人体血压的报道。由于人体血压受多种因素影响，而且PWTT也不仅依赖于血压的变化，所以基于PWTT单一脉搏参数计算血压不能保证血压计算的准确性和稳定性。除PWTT外，脉搏波还包含了其它许多参数，这些参数根据产生的机理，有些也与血压的变化紧密相关。近些年，人们开始提出基于多脉搏参数的人体血压测量方法，用来提高血压测量的准确性和稳定性。由于不同个体脉搏参数与血压的关联程度不同，所对应的计算模型也不同，因此在基于多脉搏参数血压测量时，需要根据个体情况确定参与计算的脉搏参数种类和模型系数，建立不同的血压模型。
发明专利201110420955公开了一种基于多脉搏参数的人体血压测量方法，该方法以采集的心电信号为参考计算PWTT，并结合多种其它脉搏参数建立血压估算模型。采集心电信号计算PWTT除具有预射血期导致的误差外，连接心电电极的导电纤维易受外界电磁干扰、医用电极不能长时间佩戴，这些因素都影响了其在智能服装中的应用。
本发明公开了一种基于FBG脉搏波的多脉搏参数人体血压检测方法，利用光纤光栅同步采集人体心音和脉搏信号，所检测的信号不仅灵敏度高，而且不受电磁干扰。采用心音信号为参考计算PWTT，提高了PWTT测量的准确性。根据个体差异，对不同个体建立不同的血压计算模型，从而提高血压测量的准确性和稳定性。
表1为对三个不同测试者，利用本发明公开的计算方法和传统使用单一PWTT参数计算方法得到的收缩压和舒张压情况。可见，所公开的方法较传统的单一PWTT参数计算的收缩压和舒张压的准确性分别提高了57％和53％。
表1 计算得到每组测试者的血压值与实测值的误差(单位：mmHg)
根据前述的光纤光栅心音和脉搏波检测装置同步采集心音(PCG)和脉搏波两路信号，基于多脉搏特征参数建立血压模型并计算血压。图12是本发明的基于多脉搏特征参数的血压检测算法的流程图，该算法包含血压模型的建立过程和血压估算过程两大部分。
具体步骤如下：
(1)血压模型的建立过程，其包括：
(1.1)心音信号和脉搏波信号同步采集。
(1.2)心音信号和脉搏波信号预处理。心音信号预处理包括取绝对值和归一化，脉搏波信号预处理包括平滑滤波。
(1.3)心音和脉搏波信号特征点检测。检测心音信号中S1的峰值点，检测脉搏波信号中的主波峰值点、脉搏波起点和终点。
(1.4)脉搏参数提取。包括基于S1峰值点和脉搏主波峰值点计算的PWTT等脉搏参数。
(1.5)参数选择。进行多次建模实验，计算出各脉搏参数与被测对象收缩压与舒张压的相关性，选择具有强相关的脉搏参数作为该个体血压模型的建模参数。
(1.6)血压计算模型的建立。根据所选择的脉搏参数和被测对象的血压值，通过线性回归方法建立方程组，确定方程组的系数，建立血压模型。
(2)血压估算过程。当建立了个体血压模型后，利用该模型可进行血压的测量，其包括：
(2.1)心音信号和脉搏波信号同步采集。
(2.2)心音信号和脉搏波信号预处理。
(2.3)心音和脉搏波信号特征点检测。
(2.4)参与模型计算的脉搏参数提取。
(2.5)血压估算。根据(1.6)所建立的血压模型计算收缩压、舒张压。
脉搏波形特征点和特征参数如图13所示，其中B为脉搏波的起点，表示主动脉瓣开放；C为主波峰值点，表示收缩期最高压力点；D为主动脉扩张降压点；E为左心室舒张期开始点；F为重搏波起始点；G为重搏波最高压力点；Ps为脉搏波主波幅度、Pd为脉搏波起点幅度，Pm为脉搏波平均幅度，h为脉搏波主波高度；t1为上升支时间，表示心动压缩期；T为脉搏波周期；S1为上升支面积。根据B至G的脉搏波特征点可以计算出脉搏波的各项特征参数。
本发明用于建立血压模型的脉搏特征参数包括：PWTT、每搏心输出量Z、波形系数K、升支平均斜率k、上升支波图面积与整体波图面积比S和脉率HR。各脉搏参数定义如下：
(1)脉搏传输时间
PWTT是以心音信号S1的峰值点为起点，脉搏波主波峰值点C为终点。图14是典型的心音信号和脉搏波信号示意图：图上方为心音信号，下方为脉搏波信号，心音信号第一心音(S1)峰值与脉搏波信号主波峰值点C之间的时间间隔即为PWTT。
(2)每搏心输出量Z
Z＝h×[t1/(T-t1)+1]
(3)波形系数K
K = ( P m - P d ) / ( P s - P d ) , P m = ∫ 0 T P ( t ) dt / T
(4)升支平均斜率k
k＝h/t1
(5)上升支波图与整体波图面积比值S
S = ∫ 0 t 1 P ( t ) dt / ∫ 0 T P ( t ) dt
(6)脉率HR
HR＝1/T
用于建模的脉搏参数的选择
利用相关系数评估上述脉搏参数与个体收缩压和舒张压的相关程度，选取强相关的脉搏参数参与血压模型的建立。相关系数r计算公式为
r = Σ i = 1 n ( x i - X ‾ ) ( y i - Y ‾ ) Σ i = 1 n ( x i - X ‾ ) 2 Σ i = 1 n ( y i - Y ‾ ) 2 - - - ( 4 )
4式)中，X＝[x1，…，xn]和Y＝[y1，…，yn]为长度为n的2个变量，和分别为X和Y的平均值。r表示X和Y之间的相关系数，取值范围为[-1，1]，其绝对值越接近1，相关性越好，通常|r|>0.5表示强相关。
血压计算模型的形式
对所选择的用于建模的脉搏参数与对应血压值进行多元线性回归，建立该个体的多脉搏参数的血压计算模型。所建立的血压计算模型的一般表达式为
P＝β0+β1Q1+β2Q2+...+βmQm+e             (5)
式中，P表示收缩压或舒张压，Q1，Q2，…，Qm为用于建模的脉搏参数，P为Q1，Q2，…，Qm的线性函数，β0为常数项，β1，β2，…，βm为各脉搏参数的模型系数，e为残差，表示该模型的计算误差。
根据多次建模实验获取的数据，利用多元线性回归方法，最终确定收缩压和舒张压计算模型中的系数，得到收缩压和舒张压的计算公式，利用该公式进行人体血压的估算。

Claims (9)

1.一种光纤传感智能服装，其特征是，包括服装本体、光纤光栅脉搏传感器、光纤光栅心音/呼吸传感器、用于波长解调及信号传输的光学信号处理单元和用于参数信息显示、存储及远程通信的信息处理终端；所述光纤光栅脉搏传感器织入或嵌入服装袖口处，所述光纤光栅心音/呼吸传感器织入或嵌入服装前胸部，光学信号处理单元织入或嵌入服装；光纤光栅脉搏传感器、光纤光栅心音/呼吸传感器分别通过单模光纤与光学信号处理单元连接；光学信号处理单元通过无线方式与信息处理终端进行通信。
2.根据权利要求1所述的一种光纤传感智能服装，其特征在于：所述光纤光栅脉搏传感器包括脉搏敏感元件、内层织物和外层织物，由光纤光栅和片状聚合物构成脉搏敏感元件，片状聚合物沿中线开V型槽，将光纤光栅固定在片状聚合物的V型槽内，片状聚合物材料的弹性大于光纤光栅材料；片状聚合物与内层织物相连，片状聚合物的开槽面朝向内层织物；内层织物弹性大于外层织物，内层织物与外层织物间形成口袋，在口袋中装有硬质塑料材料构成的外轮廓为弧面的填充物，填充物固定在片状聚合物的正上方；内层织物和外层织物的两端分别连接腕带，腕带上缝有粘扣。
3.根据权利要求1所述的一种光纤传感智能服装，其特征在于：所述光纤光栅心音/呼吸传感器包括心音/呼吸敏感元件、内层织物和外层织物，由光纤光栅和片状聚合物构成心音/呼吸敏感元件，片状聚合物沿中线开V型槽，将光纤光栅固定在片状聚合物的V型槽内，片状聚合物材料的弹性大于光纤光栅材料；片状聚合物与内层织物相连，片状聚合物的开槽面朝向内层织物；内层织物弹性大于外层织物，内层织物与外层织物间形成口袋，在口袋中装有硬质塑料材料构成的外轮廓为弧面的填充物，填充物固定在片状聚合物的正上方，内层织物的两端缝有粘扣。
4.根据权利要求1所述的一种光纤传感智能服装，其特征在于：光学信号处理单元位于服装前摆处，以内嵌口袋方式与服装连接，光学信号处理单元包括用于实现光纤光栅波长解调的光学模块和用于信号处理的电路及供电电池。
5.根据权利要求4所述的一种光纤传感智能服装，其特征在于：所述用于实现光纤光栅波长解调的光学模块包括宽带光源，宽带光源其输出依次连接光隔离器、1×2光耦合器输入端，1×2光耦合器两路输出端分别连接第一光环行器和第二光环行器的1脚，第一光环行器和第二光环行器的2脚分别与光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器连接，第一光环行器和第二光环行器的3脚分别与第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器的输入端连接，从而将光纤光栅脉搏传感器和心音/呼吸传感器的输出光引入第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器；第一光纤模式干涉滤波器和第二光纤模式干涉滤波器的输出依次与第一光探测器和第二光探测器的输入、光电转换及调理电路输入、MCU/MPU模块的ADC相连，实现光信号转换为电信号，并利用MCU/MPU模块的ADC进行采集。
6.根据权利要求5所述的一种光纤传感智能服装，其特征在于：所述光纤模式干涉滤波器是在一段单模光纤上通过熔接方式形成两个相距L的凸起结构构成。
7.一种光纤传感智能服装的心音参数的处理方法，其特征是，利用直线结构元素和余弦结构元素相结合的数学形态学心音峰值点和起止点判别方法，具体步骤如下：
(1)对心音信号进行预处理，包括取绝对值和归一化，使心音信号转换为幅度为0-1之间的标准信号；
(2)心音峰值点处理，其包括：
(2.1)对预处理后的信号进行直线结构元素的数学形态学闭运算，提取心音包络，
(2.2)分段阈值处理，根据正常心音周期的范围对所提取的包络进行分段，在所划分的每段数据中寻找该段的所有极大值，将每段内的极大值进行排序，取最小的一个极大值作为该段的阈值，将每段中的数据逐一与该段阈值进行比较，大于等于阈值的数据被保留，否则置零，
(2.3)去除干扰峰，依次找出经(2.2)处理后的每个孤立峰的起点和终点，计算每个孤立峰的宽度，将宽度小于一定值的孤立峰认为是干扰峰，将其幅度置为零，其余孤立峰为第一心音S1和第二心音S2，
(2.4)确定心音峰值点，利用S1和S2的间隔时间小于S2和S1的间隔时间，具体判断出S1和S2；
(3)心音起止点处理，其包括：
(3.1)对预处理信号进行余弦结构元素的数学形态学包络提取，
(3.2)确定判断各分段起止点的阈值，利用(2.2)中进行的数据分段，在每段数据中计算出平均噪声电平，以该值作为心音起止点判断的阈值，
(3.3)确定起止点，在已确定的心音峰值点位置前后，分别从余弦结构元素提取的心音包络数据中，寻找第一个幅值小于起止点判断阈值的极小值点，将该极小值点作为S1或S2心音成分的起止点。
8.根据权利要求1所述的一种光纤传感智能服装的血压参数的处理方法，其特征在于：包括血压模型的建立过程和血压的估算过程，具体按照下述步骤进行：
(1)血压模型的建立过程，其包括：
(1.1)心音信号和脉搏波信号同步采集，
(1.2)心音信号和脉搏波信号预处理：心音信号预处理包括取绝对值和归一化，脉搏波信号预处理包括平滑滤波；
(1.3)心音和脉搏波信号特征点检测：检测心音信号中第一心音S1的峰值点，检测脉搏波信号中的主波峰值点、脉搏波起点和终点；
(1.4)脉搏参数提取：包括基于S1峰值点和脉搏主波峰值点计算的脉搏传输时间PWTT、每搏心输出量Z、波形系数K、升支平均斜率k、上升支波图面积与整体波图面积比S和脉率HR；
(1.5)参数选择：进行多次建模实验，计算出各脉搏参数与被测对象收缩压与舒张压的相关性，选择具有强相关的脉搏参数作为该个体血压模型的建模参数；
(1.6)血压计算模型的建立：根据所选择的脉搏参数和被测对象的血压值，通过线性回归方法建立方程组，确定方程组的系数，建立血压模型；
(2)血压估算过程，当建立了个体血压模型后，利用该模型可进行血压的测量，其包括：
(2.1)心音信号和脉搏波信号同步采集，
(2.2)心音信号和脉搏波信号预处理，
(2.3)心音和脉搏波信号特征点检测，
(2.4)参与模型计算的脉搏参数提取，
(2.5)血压估算，根据(1.6)所建立的血压模型计算收缩压、舒张压。
9.根据权利要求8所述的一种光纤传感智能服装的血压参数的处理方法，其特征在于：所述步骤(1.4)中确定PWTT时长的方法是：以1KHz为采样速率，同步采集光纤光栅脉搏波信号和心音信号，对采集的脉搏信号进行基于算数平均的平滑处理后，根据心动周期一般范围对采样数据进行分段，通过取各分段的最大值作为主波峰值点，通过取各分段中主波峰值点两侧的最小值作为该心动周期内脉搏波的起止点；利用数学形态学方法确定同一心动周期下的S1峰值点；PWTT即为同一心动周期中，S1峰值点出现时刻与脉搏波主波峰值点出现时刻的时间差。
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