CN106214143B - 瞬时运动干扰识别方法及心率置信度计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种瞬时运动干扰识别方法及心率置信度计算方法，瞬时运动干扰识别方法包括步骤：通过PPG传感器采集预设时间周期内的信号，得到第一波形数据；对第一波形数据作数字带通滤波处理，得到第二波形数据；依时序比较第一波形数据的峰峰值与第二波形数据的峰峰值，判断是否存在峰峰值变化大于预设阈值的数据点。心率置信度计算方法包括步骤：从第一波形中获取待计算心率时段内的峰峰值，记为测量峰峰值；将标定值与测量峰峰值作比值计算得到置信度。通过上述方式，本发明能够帮助识别静态测量心率过程中由于手腕的瞬时运动对心率测量结果的影响，提高心率测量结果判断的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及心率测量领域，特别是涉及一种瞬时运动干扰识别方法及心率置信度计算方法。
背景技术
PPG(光电容积描记图)技术利用光电传感器，检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度的不同，描记出血管容积在心动周期内的变化，从得到的脉搏波形中计算出心率。
PPG信号是一种容易遭受运动干扰的信号，人体手腕翻动或者移动，均会造成强烈干扰，使得采集得到的PPG波形发生畸变，直接滤波处理后计算得到的静息心率值在此过程中不准确。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种瞬时运动干扰识别方法及心率置信度计算方法，能够帮助识别静态测量心率过程中由于手腕/手臂的瞬时移动或者瞬时运动对心率测量结果的影响，提高心率测量结果判断的准确性。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种瞬时运动干扰识别方法，包括步骤：
S1、通过PPG传感器采集预设时间周期内的信号，得到第一波形数据；
S2、对第一波形数据作数字带通滤波处理，得到第二波形数据；
S3、依时序将第一波形数据的峰峰值与第二波形数据的峰峰值作比值，判断是否存在峰峰值比值大于预设阈值的数据点，从而识别出瞬时运动。
优选地，所述数字带通滤波的上下限截止频率分别为4Hz和1Hz。
优选地，S3步骤中，预设阈值为1.5倍，去除峰峰值衰减幅度大于预设阈值的数据点所在周期内的数据。
优选地，步骤S1之前还包括步骤：
S0、PPG传感器开始工作，采集开始5～10s时间内的信号，得到待标定波形；提取待标定波形中的每组峰峰值，去除最小峰峰值和最大峰峰值，取剩余峰峰值的平均值作为标定值。
优选地，一种心率置信度计算方法，包括步骤：
A1、从所述第一波形中获取待计算心率时间周期内的峰峰值，记为测量峰峰值；
A2、将所述标定值与所述测量峰峰值作比值计算得到置信度，所述比值越低表示对应时间周期内心率值的置信度越低。
区别于现有技术的情况，本发明的有益效果是：有助于识别PPG技术静态测量心率过程中由于手腕/手臂的瞬时动作对心率测量结果的影响，提高心率测量结果判断的准确性；通过此方法不需要加速度传感器，即可识别出瞬时运动噪声，节省硬件成本。
附图说明
图1是本发明实施例瞬时运动干扰识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例的示例性第一波形数据的示意图；
图3是本发明实施例的示例性第二波形数据的示意图；
图4是本发明实施例的示例性多参数衡量心率测量值的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参考图1所示的瞬时运动干扰识别方法的流程示意图：
通过MAX30101PPG传感器在手腕处采集预设时间周期内的心率信号，采集过程中手臂发生移动，得到示例性的第一波形数据如图2所示，共采集记录了2250个数据点；从测量原始数据即图2中发现，除了呼吸波低频干扰外，手臂移动会导致信号发生突变，经过1～4Hz数字带通滤波后，去除了直流偏置，得到如图3所示的示例性的第二波形数据；从第二波形数据中可以发现，带通滤波后的波形中明显包含1～4Hz的干扰波形，波形中出现较大的跳变，如果在此基础上直接进行波形识别和心率计算，会出现心率值的大幅波动；
依时序比较第一波形数据的峰峰值与第二波形数据的峰峰值，判断是否存在峰峰值变化大于预设阈值的数据点，峰峰值变化程度大于预设阈值的时间周期内的数据即为手臂瞬时运动产生的干扰数据；例如，将第一波形数据的峰峰值与第二波形数据的峰峰值作比值运算，预设阈值为1.5倍，判断是否存在峰峰值衰减程度大于1.5倍的数据点，这些峰峰值衰减程度大于1.5倍的数据是由手臂瞬时运动产生的干扰数据，将干扰数据去除。
在去除干扰数据后得到的数据的基础上，再作心率值计算；计算预设时间周期内含有干扰数据段的心率实时值时，可以用前一预设时间周期内的未受干扰的数据作为心率值的计算依据，可以用前一预设时间周期内计算得的心率值作为当前预设时间周期内的心率实时值。
为了使测量过程中有可输出的确信的心率值，特别是保证测量开始阶段即使存在手臂移动干扰也有可输出的且可信度较高的心率值，在开始测试阶段进行标定测量，具体方法为：PPG传感器开始工作，采集一小段时间内的腕部信号，例如采集5～10s，得到待标定波形；提取待标定波形中的每组峰峰值，去除最小峰峰值和最大峰峰值，取剩余峰峰值的平均值作为标定值。
进一步地，可以结合第一波形数据和标定值，获得每个心率值的置信度。具体地，将每个计算心率值的时段所对应的第一波形数据中的峰峰值作为测量峰峰值，上述标定值与测量峰峰值作比值计算，将比值作为置信度，置信度为百分比数据，比值越小置信度越低。可以根据置信度和计算心率值等多个参数来判断测量结果的准确性，而不是单纯的用计算心率值来衡量心率值。如图4所示，实际操作中，可以用实时心率数据、实时心率平滑数据以及心率测量值的置信度三个值来衡量心率测量值，提高心率判断的准确性；从图4中可以发现，波形Z所表示的实时心率数据波动很大，波形Y所表示的实时心率平滑数据是在将识别出来的瞬时运动干扰所在时间周期内的数据去除后计算所得的心率平均值，数据相对平稳，波形X所表示的置信度是对心率实时值的一种补充评估，实际应用时可以根据心率置信度的值以及心率实时值两个参数来衡量心率测量值，以提高心率测量和判断的准确性。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种瞬时运动干扰识别方法，其特征在于，包括步骤：
S1、通过PPG传感器采集预设时间周期内的信号，得到第一波形数据；
S2、对第一波形数据作数字带通滤波处理，得到第二波形数据；
S3、依时序将第一波形数据的峰峰值与第二波形数据的峰峰值作比值，判断是否存在峰峰值比值大于预设阈值的数据点，从而识别出瞬时运动。
2.根据权利要求1所述的瞬时运动干扰识别方法，其特征在于，所述数字带通滤波的上下限截止频率分别为4Hz和1Hz。
3.根据权利要求1所述的瞬时运动干扰识别方法，其特征在于，S3步骤中，预设阈值为1.5倍，去除峰峰值衰减幅度大于预设阈值的数据点所在周期内的数据。
4.根据权利要求1所述的瞬时运动干扰识别方法，其特征在于，步骤S1之前还包括步骤：
S0、PPG传感器开始工作，采集开始5~10s时间内的信号，得到待标定波形；提取待标定波形中的每组峰峰值，去除最小峰峰值和最大峰峰值，取剩余峰峰值的平均值作为标定值。
5.一种基于权利要求4所述的瞬时运动干扰识别方法的心率置信度计算方法，其特征在于，包括步骤：
A1、从所述第一波形中获取待计算心率时间周期内的峰峰值，记为测量峰峰值；
A2、将所述标定值与所述测量峰峰值作比值计算得到置信度，所述比值越低表示对应时间周期内心率值的置信度越低。
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