CN105105737A - 基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及运动状态心率监测，特别是一种基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法。方法包括对源信号进行零相位基线滤波；用滑动窗方法对处理后信号进行分割；使用短时傅立叶变换方法得到频谱；使用谱峰追踪方法找到代表心率数据的谱峰并得到心率数据；使用循环移动平均滤波器对心率数据进行处理，得出最终心率结果。本发明设计简单高效，通过该方法的监测和分析，从而让用户能够获知运动状态下的心率数据。本发明可以应用于可穿戴式设备，实现心率的健康监护，具备较好的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及运动状态心率监测，特别是一种基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法。
背景技术
传统的基于光电容积描记信号的心率监测方法多依赖于对静止状态下所监测信号的处理，但是在运动状态下，运动噪声的存在使得心率的测算变得较为困难。运动状态下的基于光电容积描记信号的心率监测的传统方法为独立组分分析、自适应去噪、稀疏谱分析、基于傅立叶变换的频谱分析、谱减法等，这些方法大都使用到了用于表征运动干扰的加速度计测量信号数据，并且具有较高的运算复杂度，取得的结果也并不非常准确。
发明内容
本发明的目的是针对上述不足之处提供一种基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，这种方法以基于滑动窗的短时傅立叶变换方法为核心。该方法从采集光电容积描记信号的硬件电路中获取的源信号入手，先先由零相位基线滤波方法去除呼吸干扰，并以滑动窗方法对信号进行分割，再使用基于短时傅立叶变换的方法把信号转换到频域，依据谱峰追踪的方法对心率谱峰进行验证和预测，得到结果后再通过循环移动平均滤波器得到最终的心率计算结果。该方法能够在一定程度上有效地降低运算复杂度，得到较好的心率计算结果。
本发明一种基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法是采取以下技术方案实现的：
基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，包括如下步骤：
1）对源信号进行零相位基线滤波，去除源信号中由呼吸噪声造成的基线漂移；
2）用滑动窗方法对步骤1）处理后的信号进行分割，得到用于幅频转换的短时信号段；
3）使用短时傅立叶变换方法将步骤2）得到的短时信号段转化到频域中，得到平滑频谱；
4）对步骤3）所得频谱进行分析，使用谱峰追踪方法找到代表心率数据的谱峰；
5）使用循环移动平均滤波器对步骤4）中计算得到的心率数据进行处理，得出最终心率结果。
步骤1）中所述的源信号是指在静止或运动状态下，由具备光电容积描记信号采集功能的硬件电路采集到的，包括光电容积描记信号和噪声信号的混合源信号。
步骤1）中所述的基线滤波是指使用均值滤波方法对信号进行平滑，再在所述源信号的基础上减去这个平滑信号，用于去除呼吸信号引起的基线漂移干扰，便于更好地进行信号分析。
步骤2）中所述的滑动窗方法是指使用一个2～15秒时间长度的滑动窗，以0.01～0.5秒滑动一次的速度进行滑动，每滑动一次得到一个较小的信号段，便于步骤3）的短时傅立叶变换分析；滑动窗方法的参数也可以根据实际情况进行细微调整，但是滑动窗的滑动速度应保证使得心率在滑动时间范围内的变化在一个可预测的范围内，通常使用8秒长度的滑动窗和0.1秒/次的滑动速度。
步骤3）中所述的短时傅立叶变换方法是基于傅立叶变换方法的改进方法，使用短时傅立叶变换的方法将时域内的信号数据转化成用于谱峰追踪的频率谱；短时傅立叶变换将一个窗函数加载在基函数上，使得频谱变得平滑和清晰；所述窗函数采用汉明窗、高斯窗或正弦窗等。
步骤4）中所述的谱峰追踪方法包括两个部分，即谱峰验证方法和谱峰预测方法；谱峰验证方法是指根据设置好的谱峰验证规则对监测到的所有谱峰进行验证，得到真实心率所在的谱峰，借以计算心率数据；谱峰预测方法是指在谱峰消失或是无法检测到符合条件的谱峰时，根据心率的变化趋势预测谱峰可能存在的位置，得到一个预测的心率数据。
步骤4）中所述的谱峰预测方法依赖计算时间点向前推进一段时间内的数据观察下一个心率存在的可能位置；向前推进的时间范围包括但不限于5秒。
步骤5）中所述的循环移动平均滤波器是指对心率数据进行滤波和调整，由于滑动窗的滑动速度较低，所以采集到的心率数据非常多，在一个较大的时间内求取平均值，使得心率数据变化更加平滑可靠，也更符合实际情况；
步骤5）中所述的循环移动平均滤波器使用统计学的方法将第一次采集到的心率数据进行分析和修正，将数据中方差过高的离散点去除。
本发明优点：一种基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，设计方法复杂度较低，计算结果精度较高，不需要加速度计模拟运动噪声信号，可以让性能较弱的硬件电路计算心率数据并满足去除运动噪声干扰的要求，能够让用户方便快捷地得知心率数据。此发明可以应用在医疗检测系统，帮助用户更好地了解自身的健康数据。从而更好地应用到智能手机、智能手表等多种穿戴式设备中，实现心率的健康监护，具备较好的应用价值。
附图说明
以下将结合附图对本发明作进一步说明：
图1为本发明基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法的步骤流程图；
图2为本发明基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法中谱峰追踪方法的流程图。
具体实施方式
参照附图1～2，基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，包括如下步骤：
1）使用一个零相位的滤波器对从硬件电路中采集到的源信号进行基线滤波，去除源信号中由呼吸噪声造成的基线漂移；
此时得到的信号中包括光电容积描记信号和噪声信号的干扰信号；公式(1)表示所述得到的信号的组成，其中t表示时间；
（1）
所述基线滤波是指使用均值滤波方法对信号进行平滑，再在所述源信号的基础上减去这个平滑信号，用于去除呼吸信号引起的基线漂移干扰，便于更好地进行信号分析。
公式（2）和（3）描述了均值滤波器方法，其中，表示截止系数，表示截止频率，表示从硬件电路板采集到的包含光电容积描记信号、基线干扰信号和运动噪声信号的混合信号，表示经过均值滤波得到的一个去除呼吸干扰之后的信号，表示滤波器的系数。
（2）
（3）
该工作不会对信号的时间特征造成影响，同时将信号转换成更适用于分析频谱和表现心率数据的状态。
2）用滑动窗方法对步骤1）处理后的信号进行分割，得到用于幅频转换的短时信号段；
滑动窗方法中滑动窗的参数需要按照具体情况特别设置，但必须使得滑动速度较低并满足心率的变化较低；以这种分割方法得到用于幅频转换的短时信号段。
使用一个较小的时间段对信号进行分割；该信号分割规则会随时间的进行缓慢滑动，得到多个信号段用于频谱分析；所述分割方法包括但不限于使用8秒的滑动窗和0.1秒／次的滑动速度。
公式（4）表示了步骤2）的信号分割的方法，其中，表示信号分割后的第个信号段。表示基线滤波方法操作之后得到的结果信号，作为本次滑动窗分割操作的输入信号，是指滑动窗的窗宽，一般设置为8秒。是指滑动窗的滑动步长，一般使用0.1秒。
（4）
3）使用短时傅立叶变换方法将步骤2）得到的短时信号段转化到频域中，得到频谱；
短时傅立叶变换是基于傅立叶变换的改进方法，在基函数添加一个基于汉明窗的窗函数，使得频谱曲线平滑便于查找峰；
公式（5）表示短时傅立叶变换的方法，其中表示把转化到频域内得到的频谱，是一个窗函数，n是指采样信号内的信号点数，采样信号内的信号点数和窗宽时间有关；m表示短时傅立叶变换方法中所使用到窗函数的大小。
（5）
本实例使用了一个汉明（Hamming）窗，实际操作中也可以选择类似的高斯（Gaussian）窗、正弦（Sine）窗等。
4）对步骤3）所得频谱进行分析，使用谱峰追踪方法找到代表心率数据的谱峰；包括谱峰查找、验证和预测工作，具体内容在图2中详细说明。
5）使用循环移动平均滤波器对步骤4）中计算得到的心率数据进行处理，得出最终心率结果；
在求得的所有短时心率数据上进行滑动求平均值，可以有效地去除偏差较为严重的瞬时心率数据，便于求的最终的计算结果；
公式（6）～（7）展示了循环移动平均滤波器的工作原理。
（6）
（7）
其中，是一个序列，表示步骤4)中分析得到的所有心率结果，同时作为该步骤的输入数据；是一个矩阵，将心率数据分段之后得到的用于求平均值，变量r、c分别表示其行列宽度，公式（6）表征了该矩阵的求法；是一个常数，表示循环移动平均滤波器的阶数，联系步骤4)可知，和滑动窗的滑动步长的乘积KTs表示本算法计算心率的更新频率；是一个序列，表示该滤波器输出的心率计算结果。
图2所示的是谱峰追踪的详细方法流程图。
对于基于短时傅立叶变换的频谱，首先检测频谱中存在的所有谱峰。
寻找距离上次监测到的心率数据最近的谱峰，观察二者距离是否满足一定条件，若满足则记为本次心率数据，若不满足则转到谱峰预测。此为谱峰验证规则。
当使用谱峰验证规则无法监测到较好的谱峰时，使用谱峰预测规则结合前一段时间内的心率数据计算该点心率可能存在的位置。前一段时间一般为5秒内的最后一个奇异点开始到本次计算的时间前一点为止。预测得到的结果记作该段时间内的心率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于光电容积描记和谱分析方法的心率监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1）对源信号进行零相位基线滤波，去除源信号中由呼吸噪声造成的基线漂移；
2）用滑动窗方法对步骤1）处理后的信号进行分割，得到用于幅频转换的短时信号段；
3）使用短时傅立叶变换方法将步骤2）得到的短时信号段转化到频域中，得到平滑频谱；
4）对步骤3）所得频谱进行分析，使用谱峰追踪方法找到代表心率数据的谱峰；
5）使用循环移动平均滤波器对步骤4）中计算得到的心率数据进行处理，得出最终心率结果。
2.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：
步骤1）中所述的源信号是指在静止或运动状态下，由具备光电容积描记信号采集功能的硬件电路采集到的，包括光电容积描记信号和噪声信号的混合源信号。
3.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：
步骤1）中所述的基线滤波是指使用均值滤波方法对信号进行平滑，再在所述源信号的基础上减去这个平滑信号，用于去除呼吸信号引起的基线漂移干扰。
4.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：步骤2）中所述的滑动窗方法是指使用一个2～15秒时间长度的滑动窗，以0.01～0.5秒滑动一次的速度进行滑动，每滑动一次得到一个较小的信号段，便于步骤3）的短时傅立叶变换分析。
5.根据权利要求1或4所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：步骤2）中所述的滑动窗方法是指使用一个8秒时间长度的滑动窗，以0.1秒滑动一次的速度进行滑动。
6.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：步骤3）中所述的短时傅立叶变换方法是基于傅立叶变换方法的改进方法，使用短时傅立叶变换的方法将时域内的信号数据转化成用于谱峰追踪的频率谱；短时傅立叶变换将一个窗函数加载在基函数上。
7.根据权利要求6所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：所述窗函数采用汉明窗、高斯窗或正弦窗。
8.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：步骤4）中所述的谱峰追踪方法包括两个部分，即谱峰验证方法和谱峰预测方法；
所述谱峰验证方法是指根据设置好的谱峰验证规则对监测到的所有谱峰进行验证，得到真实心率所在的谱峰，借以计算心率数据；谱峰预测方法是指在谱峰消失或是无法检测到符合条件的谱峰时，根据心率的变化趋势预测谱峰可能存在的位置，得到一个预测的心率数据；
所述的谱峰预测方法依赖计算时间点向前推进一段时间内的数据观察下一个心率存在的可能位置；向前推进的时间范围包括但不限于5秒。
9.根据权利要求1所述的基于光电容积描记和谱分析的运动状态心率监测方法，其特征在于：步骤5）中所述的循环移动平均滤波器是指对心率数据进行滤波和调整，将第一次采集到的心率数据进行分析和修正，将数据中方差过高的离散点去除。
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