CN106236067A - 一种心率信号处理器及信号处理方法 - Google Patents

一种心率信号处理器及信号处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106236067A
CN106236067A CN201610837188.4A CN201610837188A CN106236067A CN 106236067 A CN106236067 A CN 106236067A CN 201610837188 A CN201610837188 A CN 201610837188A CN 106236067 A CN106236067 A CN 106236067A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
module
heart rate
filtering
signal processor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201610837188.4A
Other languages
English (en)
Inventor
谢敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Chuanghui Keda Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Chuanghui Keda Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Chuanghui Keda Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Chuanghui Keda Technology Co Ltd
Priority to CN201610837188.4A priority Critical patent/CN106236067A/zh
Publication of CN106236067A publication Critical patent/CN106236067A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/725Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02Preprocessing
    • G06F2218/04Denoising

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种心率信号处理器及信号处理方法,涉及医疗领域。其特征在于,所述手机包括:数据接收模块、低通滤波模块、数字微分模块、匹配滤波模块和中值计算模块;数据接收模块信号连接于低通滤波模块,用于接受传感器发送过来的数据信息;所述低通滤波模块信号连接于数字微分模块,用于对接收到的信号进行低通滤波;所述数字微分模块信号连接于匹配滤波模块,用于对接收到的信号进行匹配滤波;所述匹配滤波模块信号连接于中值计算模块;所述中值计算模块信号连接于信号输出设备,用于对接收到的信号进行中值计算,得出最终的处理信号。本发明具有处理结果精准、性能优良和功能多样等优点。

Description

一种心率信号处理器及信号处理方法
技术领域
本发明涉及医疗领域,特别涉及一种心率信号处理器及信号处理方法。
背景技术
数字信号处理器(digital signal processor) 由大规模或超大规模集成电路心片组成的用来完成某种信号处理任务的处理器。它是为适应高速实时信号处理任务的需要而逐渐发展起来的。随着集成电路技术和数字信号处理算法的发展,数字信号处理器的实现方法也在不断变化,处理功能不断提高和扩大。
数字信号处理器并非只局限于音视频层面,它广泛的应用于通信与信息系统、信号与信息处理、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗、家用电器等许多领域。以往是采用通用的微处理器来完成大量数字信号处理运算,速度较慢,难以满足实际需要;而同时使用位片式微处理器和快速并联乘法器,曾经是实现数字信号处理的有效途径,但此方法器件较多,逻辑设计和程序设计复杂,耗电较大,价格昂贵。数字信号处理器DSP的出现,很好的解决了上述问题。DSP可以快速的实现对信号的采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。
发明内容
鉴于此,本发明提供了一种心率信号处理器及信号处理方法,本发明具有处理结果精准、性能优良和功能多样等优点。
本发明采用的技术方案如下:
一种心率信号处理器,其特征在于,所述处理器包括:数据接收模块、低通滤波模块、数字微分模块、匹配滤波模块和中值计算模块;数据接收模块信号连接于低通滤波模块,用于接受传感器发送过来的数据信息;所述低通滤波模块信号连接于数字微分模块,用于对接收到的信号进行低通滤波;所述数字微分模块信号连接于匹配滤波模块,用于对接收到的信号进行匹配滤波;所述匹配滤波模块信号连接于中值计算模块;所述中值计算模块信号连接于信号输出设备,用于对接收到的信号进行中值计算,得出最终的处理信号。
所述数字微分模块包括:一阶微分模块、二阶微分模块和微分控制模块;所述一阶微分模块,用于对接收到的信号进行一阶微分;所述二阶微分模块,用于对接收到的信号进行二阶微分;所述微分控制模块,用于根据接收到的信号特性,决定该信号应该进行一阶微分处理或二阶微分处理。
所述匹配滤波模块包括:滤波器选择电路和滤波器电路;所述滤波器选择电路,用于对接收到的信号进行分析和处理,根据分析和处理结果在滤波器电路中选择合适的滤波器。
所述中值计算模块包括:外部晶振、计数器和计算电路;所述外部晶振信号连接于计算电路,用于给计算电路提供外部时钟频率;所述计数器信号连接于计算电路,用于记录心跳间隔的次数;所述计算电路,用于根据晶振电路提供的时钟频率和计数器提供的数值,计算得出最终的平均间隔值。
所述低通滤波模块包括:滤波频率控制模块和滤波电路;所述滤波频率控制模块,信号连接于滤波电路,用于根据信号处理器的处理结果自动选择合适的滤波频率;所述滤波电路,用于对接收到的信号进行滤波。
一种基于心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述方法包括一下步骤:
步骤1:心率信号处理器接收到心率信号后,对接收到的信号进行采样,得到采样后的信号;
步骤2:心率信号处理器对采样后的信号进行低通滤波处理,去除高频噪声;
步骤3:心率信号处理器对低通滤波后的信号进行数字微分运算,得到经过微分处理后的信号;
步骤4:心率信号处理器对微分运算后的信号进行匹配滤波运算,得到匹配滤波后的信号;
步骤5:心率信号处理器对匹配滤波后的信号进行中值算法计算,得到最终处理后的信号。
所述匹配滤波模块对信号进行匹配滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:根据输入信号计算匹配滤波模块的脉冲响应为:
QUOTE ;
步骤2:将输入信号和匹配滤波模块的脉冲响应序列进行卷积得到匹配滤波后的结果。
所述匹配滤波模块根据输入信号计算脉冲响应的方法包括以下步骤:
步骤1:设输入信号为: QUOTE ;其中,QUOTE 为有用信号, QUOTE 为高斯噪声;
步骤2:设经匹配滤波模块滤波后的信号为: QUOTE ;
步骤3:就去滤波后的有用信号对应的时间域的信号为: QUOTE
步骤4:经匹配滤波后的噪声信号的平均功率为: QUOTE
步骤5:得到匹配滤波器抽样时刻 QUOTE ,线性滤波器输出信号的瞬时功率与噪声平均功率之比为: QUOTE
步骤6:根据帕塞瓦尔定理,得出如下等式: QUOTE ;
步骤7:得到如下关系式: QUOTE 根据该不等式得出满足该不等式匹配滤波器的脉冲响应。
所述信号处理器对接收到的信号进行中值滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:记录心跳检测信号的两个脉冲间隔是否人心跳的正常间隔内,若是,则记录间隔时间,否则跳过;
步骤2:在记录足够的心跳间隔后即可算出这些间隔的中值:;根据中值可以规定这些间隔的上下边界;处在上下边界之间的值视为有效间隔值;当有效间隔值的数目超过设定的数量时,就可以算出平均间隔值。
采用以上技术方案,本发明产生了以下有益效果:
1、处理结果精准:本发明的心率信号处理器及信号处理器方法,除了对信号进行去噪和匹配滤波以外,在低通滤波时,还能针对信号的特性选择不同频率滤波电路对信号进行滤波;此外,针对信号波形的不同,进行不同程度的微分;针对信号的特性,选取不同的匹配滤波器进行匹配滤波;保证了在各个环节针对信号特性,进行更为精准的处理,保证了最终结果的准确性。
2、性能优良:本发明的心率信号处理器,具备多种功能,在传统的信号处理器的基础上还增添了对信号进行中值计算的单元,针对心率信号的特性进行中值滤波处理,比起传统的心率信号处理器,处理的结果更加准确。
3、功能多样:本发明的心率信号处理器,除了能够对接收到的心率信号进行处理,还能对接收到的其他信号进行处理,因为在本发明的处理器中匹配滤波和低通滤波以及数字微分计算中,都具有多种可选模式,针对信号的不同特性,选择不同的模式,提升了处理器的实用性。
附图说明
图1是本发明的一种心率信号处理器及信号处理方法的处理器结构示意图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有防跌倒方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
本发明实施例1中提供了一种心率信号处理器及信号处理方法,处理器结构如图1所示:
一种心率信号处理器,其特征在于,所述处理器包括:数据接收模块、低通滤波模块、数字微分模块、匹配滤波模块和中值计算模块;数据接收模块信号连接于低通滤波模块,用于接受传感器发送过来的数据信息;所述低通滤波模块信号连接于数字微分模块,用于对接收到的信号进行低通滤波;所述数字微分模块信号连接于匹配滤波模块,用于对接收到的信号进行匹配滤波;所述匹配滤波模块信号连接于中值计算模块;所述中值计算模块信号连接于信号输出设备,用于对接收到的信号进行中值计算,得出最终的处理信号。
所述数字微分模块包括:一阶微分模块、二阶微分模块和微分控制模块;所述一阶微分模块,用于对接收到的信号进行一阶微分;所述二阶微分模块,用于对接收到的信号进行二阶微分;所述微分控制模块,用于根据接收到的信号特性,决定该信号应该进行一阶微分处理或二阶微分处理。
所述匹配滤波模块包括:滤波器选择电路和滤波器电路;所述滤波器选择电路,用于对接收到的信号进行分析和处理,根据分析和处理结果在滤波器电路中选择合适的滤波器。
所述中值计算模块包括:外部晶振、计数器和计算电路;所述外部晶振信号连接于计算电路,用于给计算电路提供外部时钟频率;所述计数器信号连接于计算电路,用于记录心跳间隔的次数;所述计算电路,用于根据晶振电路提供的时钟频率和计数器提供的数值,计算得出最终的平均间隔值。
所述低通滤波模块包括:滤波频率控制模块和滤波电路;所述滤波频率控制模块,信号连接于滤波电路,用于根据信号处理器的处理结果自动选择合适的滤波频率;所述滤波电路,用于对接收到的信号进行滤波。
本发明实施例2中提供了一种心率信号处理方法:
一种基于心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:心率信号处理器接收到心率信号后,对接收到的信号进行采样,得到采样后的信号;
步骤2:心率信号处理器对采样后的信号进行低通滤波处理,去除高频噪声;
步骤3:心率信号处理器对低通滤波后的信号进行数字微分运算,得到经过微分处理后的信号;
步骤4:心率信号处理器对微分运算后的信号进行匹配滤波运算,得到匹配滤波后的信号;
步骤5:心率信号处理器对匹配滤波后的信号进行中值算法计算,得到最终处理后的信号。
所述匹配滤波模块对信号进行匹配滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:根据输入信号计算匹配滤波模块的脉冲响应为:
QUOTE ;
步骤2:将输入信号和匹配滤波模块的脉冲响应序列进行卷积得到匹配滤波后的结果。
所述匹配滤波模块根据输入信号计算脉冲响应的方法包括以下步骤:
步骤1:设输入信号为: QUOTE ;其中,QUOTE 为有用信号, QUOTE 为高斯噪声;
步骤2:设经匹配滤波模块滤波后的信号为: QUOTE ;
步骤3:就去滤波后的有用信号对应的时间域的信号为: QUOTE
步骤4:经匹配滤波后的噪声信号的平均功率为: QUOTE
步骤5:得到匹配滤波器抽样时刻 QUOTE ,线性滤波器输出信号的瞬时功率与噪声平均功率之比为: QUOTE
步骤6:根据帕塞瓦尔定理,得出如下等式: QUOTE ;
步骤7:得到如下关系式: QUOTE 根据该不等式得出满足该不等式匹配滤波器的脉冲响应。
所述信号处理器对接收到的信号进行中值滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:记录心跳检测信号的两个脉冲间隔是否人心跳的正常间隔内,若是,则记录间隔时间,否则跳过;
步骤2:在记录足够的心跳间隔后即可算出这些间隔的中值:;根据中值可以规定这些间隔的上下边界;处在上下边界之间的值视为有效间隔值;当有效间隔值的数目超过设定的数量时,就可以算出平均间隔值。
本发明实施例3中提供了一种心率信号处理器及信号处理方法,处理器结构如图1所示:
一种心率信号处理器,其特征在于,所述处理器包括:数据接收模块、低通滤波模块、数字微分模块、匹配滤波模块和中值计算模块;数据接收模块信号连接于低通滤波模块,用于接受传感器发送过来的数据信息;所述低通滤波模块信号连接于数字微分模块,用于对接收到的信号进行低通滤波;所述数字微分模块信号连接于匹配滤波模块,用于对接收到的信号进行匹配滤波;所述匹配滤波模块信号连接于中值计算模块;所述中值计算模块信号连接于信号输出设备,用于对接收到的信号进行中值计算,得出最终的处理信号。
所述数字微分模块包括:一阶微分模块、二阶微分模块和微分控制模块;所述一阶微分模块,用于对接收到的信号进行一阶微分;所述二阶微分模块,用于对接收到的信号进行二阶微分;所述微分控制模块,用于根据接收到的信号特性,决定该信号应该进行一阶微分处理或二阶微分处理。
所述匹配滤波模块包括:滤波器选择电路和滤波器电路;所述滤波器选择电路,用于对接收到的信号进行分析和处理,根据分析和处理结果在滤波器电路中选择合适的滤波器。
所述中值计算模块包括:外部晶振、计数器和计算电路;所述外部晶振信号连接于计算电路,用于给计算电路提供外部时钟频率;所述计数器信号连接于计算电路,用于记录心跳间隔的次数;所述计算电路,用于根据晶振电路提供的时钟频率和计数器提供的数值,计算得出最终的平均间隔值。
所述低通滤波模块包括:滤波频率控制模块和滤波电路;所述滤波频率控制模块,信号连接于滤波电路,用于根据信号处理器的处理结果自动选择合适的滤波频率;所述滤波电路,用于对接收到的信号进行滤波。
一种基于心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述方法包括一下步骤:
步骤1:心率信号处理器接收到心率信号后,对接收到的信号进行采样,得到采样后的信号;
步骤2:心率信号处理器对采样后的信号进行低通滤波处理,去除高频噪声;
步骤3:心率信号处理器对低通滤波后的信号进行数字微分运算,得到经过微分处理后的信号;
步骤4:心率信号处理器对微分运算后的信号进行匹配滤波运算,得到匹配滤波后的信号;
步骤5:心率信号处理器对匹配滤波后的信号进行中值算法计算,得到最终处理后的信号。
所述匹配滤波模块对信号进行匹配滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:根据输入信号计算匹配滤波模块的脉冲响应为:
QUOTE ;
步骤2:将输入信号和匹配滤波模块的脉冲响应序列进行卷积得到匹配滤波后的结果。
所述匹配滤波模块根据输入信号计算脉冲响应的方法包括以下步骤:
步骤1:设输入信号为: QUOTE ;其中,QUOTE 为有用信号, QUOTE 为高斯噪声;
步骤2:设经匹配滤波模块滤波后的信号为: QUOTE ;
步骤3:就去滤波后的有用信号对应的时间域的信号为: QUOTE
步骤4:经匹配滤波后的噪声信号的平均功率为: QUOTE
步骤5:得到匹配滤波器抽样时刻 QUOTE ,线性滤波器输出信号的瞬时功率与噪声平均功率之比为: QUOTE
步骤6:根据帕塞瓦尔定理,得出如下等式: QUOTE ;
步骤7:得到如下关系式: QUOTE 根据该不等式得出满足该不等式匹配滤波器的脉冲响应。
所述信号处理器对接收到的信号进行中值滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:记录心跳检测信号的两个脉冲间隔是否人心跳的正常间隔内,若是,则记录间隔时间,否则跳过;
步骤2:在记录足够的心跳间隔后即可算出这些间隔的中值:;根据中值可以规定这些间隔的上下边界;处在上下边界之间的值视为有效间隔值;当有效间隔值的数目超过设定的数量时,就可以算出平均间隔值。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的防跌倒方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (9)

1.一种心率信号处理器,其特征在于,所述处理器包括:数据接收模块、低通滤波模块、数字微分模块、匹配滤波模块和中值计算模块;数据接收模块信号连接于低通滤波模块,用于接受传感器发送过来的数据信息;所述低通滤波模块信号连接于数字微分模块,用于对接收到的信号进行低通滤波;所述数字微分模块信号连接于匹配滤波模块,用于对接收到的信号进行匹配滤波;所述匹配滤波模块信号连接于中值计算模块;所述中值计算模块信号连接于信号输出设备,用于对接收到的信号进行中值计算,得出最终的处理信号。
2.如权利要求1所述的心率信号处理器,其特征在于,所述数字微分模块包括:一阶微分模块、二阶微分模块和微分控制模块;所述一阶微分模块,用于对接收到的信号进行一阶微分;所述二阶微分模块,用于对接收到的信号进行二阶微分;所述微分控制模块,用于根据接收到的信号特性,决定该信号应该进行一阶微分处理或二阶微分处理。
3.如权利要求1或2所述的心率信号处理器,其特征在于,所述匹配滤波模块包括:滤波器选择电路和滤波器电路;所述滤波器选择电路,用于对接收到的信号进行分析和处理,根据分析和处理结果在滤波器电路中选择合适的滤波器。
4.如权利要求3所述的心率信号处理器,其特征在于,所述中值计算模块包括:外部晶振、计数器和计算电路;所述外部晶振信号连接于计算电路,用于给计算电路提供外部时钟频率;所述计数器信号连接于计算电路,用于记录心跳间隔的次数;所述计算电路,用于根据晶振电路提供的时钟频率和计数器提供的数值,计算得出最终的平均间隔值。
5.如权利要求4所述的心率信号处理器,其特征在于,所述低通滤波模块包括:滤波频率控制模块和滤波电路;所述滤波频率控制模块,信号连接于滤波电路,用于根据信号处理器的处理结果自动选择合适的滤波频率;所述滤波电路,用于对接收到的信号进行滤波。
6.一种基于权利要求1至5之一所述的心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述方法包括一下步骤:
步骤1:心率信号处理器接收到心率信号后,对接收到的信号进行采样,得到采样后的信号;
步骤2:心率信号处理器对采样后的信号进行低通滤波处理,去除高频噪声;
步骤3:心率信号处理器对低通滤波后的信号进行数字微分运算,得到经过微分处理后的信号;
步骤4:心率信号处理器对微分运算后的信号进行匹配滤波运算,得到匹配滤波后的信号;
步骤5:心率信号处理器对匹配滤波后的信号进行中值算法计算,得到最终处理后的信号。
7.如权利要求6所述的心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述匹配滤波模块对信号进行匹配滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:根据输入信号计算匹配滤波模块的脉冲响应为:
;
步骤2:将输入信号和匹配滤波模块的脉冲响应序列进行卷积得到匹配滤波后的结果。
8.如权利要求7所述的心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述匹配滤波模块根据输入信号计算脉冲响应的方法包括以下步骤:
步骤1:设输入信号为:;其中,为有用信号,为高斯噪声;
步骤2:设经匹配滤波模块滤波后的信号为:;
步骤3:就去滤波后的有用信号对应的时间域的信号为:
步骤4:经匹配滤波后的噪声信号的平均功率为:
步骤5:得到匹配滤波器抽样时刻,线性滤波器输出信号的瞬时功率与噪声平均功率之比为:
步骤6:根据帕塞瓦尔定理,得出如下等式:;
步骤7:得到如下关系式:根据该不等式得出满足该不等式匹配滤波器的脉冲响应。
9.如权利要求6所述的心率信号处理器的信号处理方法,其特征在于,所述信号处理器对接收到的信号进行中值滤波的方法包括以下步骤:
步骤1:记录心跳检测信号的两个脉冲间隔是否人心跳的正常间隔内,若是,则记录间隔时间,否则跳过;
步骤2:在记录足够的心跳间隔后即可算出这些间隔的中值:;根据中值可以规定这些间隔的上下边界;处在上下边界之间的值视为有效间隔值;当有效间隔值的数目超过设定的数量时,就可以算出平均间隔值。
CN201610837188.4A 2016-09-21 2016-09-21 一种心率信号处理器及信号处理方法 Withdrawn CN106236067A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610837188.4A CN106236067A (zh) 2016-09-21 2016-09-21 一种心率信号处理器及信号处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610837188.4A CN106236067A (zh) 2016-09-21 2016-09-21 一种心率信号处理器及信号处理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106236067A true CN106236067A (zh) 2016-12-21

Family

ID=57599199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610837188.4A Withdrawn CN106236067A (zh) 2016-09-21 2016-09-21 一种心率信号处理器及信号处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106236067A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108852327A (zh) * 2018-04-16 2018-11-23 浙江大学 一种从运动干扰中非接触检测微弱生命信号的方法
CN111868557A (zh) * 2018-01-17 2020-10-30 罗伯特·博世有限公司 用于分析处理超声信号的方法和设备、超声测量系统和工作设备

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111868557A (zh) * 2018-01-17 2020-10-30 罗伯特·博世有限公司 用于分析处理超声信号的方法和设备、超声测量系统和工作设备
CN108852327A (zh) * 2018-04-16 2018-11-23 浙江大学 一种从运动干扰中非接触检测微弱生命信号的方法
CN108852327B (zh) * 2018-04-16 2020-06-19 浙江大学 一种从运动干扰中非接触检测微弱生命信号的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Castells-Rufas et al. Simple real-time QRS detector with the MaMeMi filter
Ferdi Some applications of fractional order calculus to design digital filters for biomedical signal processing
WO2016033849A1 (zh) 指纹检测装置和方法
US20240192248A1 (en) Wireless motion detection using multiband filters
Kamiya A simple parameter estimation method for periodic signals applicable to vital sensing using Doppler sensors
US8891786B1 (en) Selective notch filtering for howling suppression
CN103750820A (zh) 一种睡眠质量监测方法及装置
CN107392123B (zh) 一种基于相参积累消噪的射频指纹特征提取和识别方法
CN103948398A (zh) 适用于Android系统的心音定位分段方法
CN106236067A (zh) 一种心率信号处理器及信号处理方法
CN111402883A (zh) 一种复杂环境下分布式语音交互系统中就近响应系统和方法
CN113303777A (zh) 心率值确定方法、装置、电子设备及介质
Ma et al. SVMD coupled with dual-threshold criteria of correlation coefficient: A self-adaptive denoising method for ship-radiated noise signal
CN106603099B (zh) 一种基于概率计算的单比特接收机信号检测方法
CN106236147B (zh) 一种超声回波数字解调方法及装置
Qin et al. Higher density wavelet frames with symmetric low-pass and band-pass filters
CN106686029B (zh) 一种生理信号压缩传输、重建方法及装置
CN106725409A (zh) 一种智能家庭心率检测系统及方法
Li et al. Robust suppression of nonstationary power-line interference in electrocardiogram signals
Hui et al. Revisiting FPGA implementation of digital filters and exploring approximate computing on biomedical signals
WO2022063792A1 (en) Method and system for non-contact vital sign monitoring
Hua et al. Filtering of long-term dependent fractal noise in fiber optic gyroscope
CN105022917A (zh) 一种信号精确提取与处理方法
CN101147671A (zh) 一种信号处理方法及生理监护仪
CN108201437A (zh) 一种信号处理的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20161221

WW01 Invention patent application withdrawn after publication