CN106667473A - 血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备，其是通过单片机来控制气泵对袖带进行充气和放气，压力传感器采集袖带内的压力振幅数据并传输至单片机，单片机对压力振幅数据进行处理，得到血压测量数据的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，根据各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值来确定属于干扰数据的峰值点，并将确定的属于干扰数据的峰值点采样数据剔除，避免干扰数据对血压测量数据的影响，提高血压测量数据的准确性。

Description

血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备。

背景技术

振荡法是目前普遍采用的无创血压测量方法。振荡法又称为示波法，通过建立收缩压、平均压、舒张压与袖带压力振荡波的关系来测量血压。

血压测量过程中，由于被测血压人员的手臂的抖动，被测血压人员大声说话，或者被测血压人员的“白大衣高血压”症状，可以导致袖带压力振荡波中产生干扰数据，影响袖带压力振荡波数据的有效性和准确性。

在得到袖带压力振荡波数据后，可以利用拟合算法并配合幅值系数对袖带压力振荡波数据进行处理，但由于袖带压力振荡波数据中的干扰数据始终存在，传统干扰处理方式对袖带压力振荡波数据的去干扰作用效果较差。

发明内容

基于此，有必要针对传统的对袖带压力振荡波数据的干扰处理方式的去干扰作用效果较差的问题，提供一种血压测量数据的干扰处理方法和系统以及血压测量设备。

一种血压测量数据的干扰处理方法，包括以下步骤：

获取血压测量的振荡波采样数据；

提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

若当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外，则将当前峰值点采样数据剔除。

一种血压测量数据的干扰处理系统，包括以下单元：

获取单元，用于获取血压测量的振荡波采样数据；

提取单元，用于提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

排列单元，用于将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

处理单元，用于在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将当前峰值点采样数据剔除。

根据上述本发明实施例的血压测量数据的干扰处理方法和系统，其是获取血压测量数据的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，根据各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值来确定属于干扰数据的峰值点，并将确定的属于干扰数据的峰值点采样数据剔除，避免干扰数据对血压测量数据的影响，提高血压测量数据的准确性。

一种血压测量设备，包括单片机、气泵、压力传感器和袖带；单片机分别与气泵、压力传感器连接，气泵的充放气端位于袖带内，压力传感器位于袖带内；

单片机控制气泵对袖带充气，压力传感器采集袖带内的压力振幅数据并传输至单片机；

单片机根据压力振幅数据获取血压测量的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列，在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将当前峰值点采样数据剔除。

根据上述本发明实施例的血压测量设备，其是通过单片机来控制气泵对袖带进行充气和放气，压力传感器采集袖带内的压力振幅数据并传输至单片机，单片机对压力振幅数据进行处理，得到血压测量数据的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，根据各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值来确定属于干扰数据的峰值点，并将确定的属于干扰数据的峰值点采样数据剔除，避免干扰数据对血压测量数据的影响，提高血压测量数据的准确性。

附图说明

图1是其中一个实施例中血压测量数据的干扰处理方法的流程示意图；

图2是其中一个实施例中血压测量数据的干扰处理系统的结构示意图；

图3是其中一个实施例中血压测量数据的干扰处理系统的结构示意图；

图4是其中一个实施例中血压测量设备的结构示意图；

图5是其中一个具体实施例中压力传感器检测到的压力振幅曲线图；

图6是其中一个具体实施例中时间压力基线图；

图7是其中一个具体实施例中振荡波数据的示意图；

图8是其中一个具体实施例中振荡波数据中的干扰数据的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

参见图1所示，为本发明实施例的血压测量数据的干扰处理方法。该实施例中的血压测量数据的干扰处理方法，包括如下步骤：

步骤S101：获取血压测量的振荡波采样数据；

在本步骤中，可以直接利用振荡法血压测量方式得到的血压测量数据，即振荡波采样数据；

步骤S102：提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

在本步骤中，对血压数据作出贡献的采样数据集中在振荡波的峰值点，因此可以提取出振荡波峰值点的数据进行处理；

步骤S103：将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

在本步骤中，按采样时刻的先后顺序对各峰值点进行排列，可以得到各峰值点的变化规律，便于从中寻找干扰点；

步骤S104：若当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外，则将当前峰值点采样数据剔除；

在本步骤中，有效峰值点的能量值和采样时刻值的变化满足一定的条件，当峰值点的能量值和采样时刻值的变化不满足预设的条件时，即当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外，表明当前峰值点就是干扰点，应当将其剔除，提高血压测量数据的准确性；由于有效峰值点的能量值和采样时刻值的变化与血压测量设备的硬件结构参数紧密相关，可以由血压测量设备的硬件结构参数来确定具体的第一预设比值范围和第二预设比值范围。

在本实施例中，血压测量数据的干扰处理方法是获取血压测量数据的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，根据各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值来确定属于干扰数据的峰值点，并将确定的属于干扰数据的峰值点采样数据剔除，避免干扰数据对血压测量数据的影响，提高血压测量数据的准确性。

在其中一个实施例中，血压测量数据的干扰处理方法，还包括以下步骤：

若第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围内，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外，则计算第i-1个峰值点的采样时刻值与第i+1个峰值点的采样时刻值的第一平均值，以及第i-2个峰值点的采样时刻值与第i+2个峰值点的采样时刻值的第二平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

根据第一平均值和第二平均值计算采样时刻值的加权平均值，将第i个峰值点的采样时刻值替换为采样时刻值的加权平均值。

在本实施例中，若峰值点的能量值符合预设条件，但峰值点的采样时刻值不符合预设条件，则该峰值点也是干扰点，但无需剔除，可以将与该峰值点紧邻的峰值点的采样时刻值进行加权平均计算，用计算结果去替换该峰值点的采样时刻值，如此处理可以最大程度地将干扰数据转化为有效数据，既减小了干扰数据对血压测量数据的不利影响，又充分利用了振荡波采样数据，提高血压测量数据的去干扰效果。

在其中一个实施例中，血压测量数据的干扰处理方法，还包括以下步骤：

若第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围内，则计算第i-1个峰值点的能量值与第i+1个峰值点的能量值的第三平均值，以及第i-2个峰值点的能量值与第i+2个峰值点的能量值的第四平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

根据第三平均值和第四平均值计算能量值的加权平均值，将第i个峰值点的能量值替换为能量值的加权平均值。

在本实施例中，若峰值点的采样时刻值符合预设条件，但峰值点的能量值不符合预设条件，则该峰值点也是干扰点，但无需剔除，可以将与该峰值点紧邻的峰值点的能量值进行加权平均计算，用计算结果去替换该峰值点的能量值，如此处理可以最大程度地将干扰数据转化为有效数据，既减小了干扰数据对血压测量数据的不利影响，又充分利用了振荡波采样数据，提高血压测量数据的去干扰效果。

在其中一个实施例中，第一预设比值范围的两个端点值为λ1和λ2，其中，0<λ1<1，1<λ2<1.5；

第二预设比值范围的两个端点值为λ3和λ4，其中，0<λ3<1，1<λ4<1.5。

在本实施例中，第一比值是当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的比值，第二比值是当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的比值，振荡波是连续逐渐变化，第一比值和第二比值的变化范围是有限的，因此第一预设比值范围和第二预设比值范围也是有限的，根据振荡波变化的极限，第一预设比值范围的两个端点值可以为λ1和λ2，0<λ1<1，1<λ2<1.5；第二预设比值范围的两个端点值可以为λ3和λ4，0<λ3<1，1<λ4<1.5。

可选的，第一预设比值范围端点和第二预设比值范围端点的具体数值可以根据血压测量设备的硬件结构参数确定，当第一预设比值范围端点和第二预设比值范围端点的具体数值确定以后就无需更改。

在其中一个实施例中，根据第一平均值和第二平均值计算采样时刻值的加权平均值的步骤包括以下步骤：

根据averX＝μ1*aver1+μ2*aver2计算采样时刻值的加权平均值，其中，averX表示第一平均值和第二平均值的加权平均值，aver1表示第一平均值，μ1表示第一平均值的加权系数，0<μ1<1，aver2表示第二平均值，μ2表示第二平均值的加权系数，0<μ2<1。

在本实施例中，根据加权平均计算公式可以快速计算得到采样时刻值的加权平均值，采样时刻值的加权平均值与第i-2个峰值点的采样时刻值、第i-1个峰值点的采样时刻值、第i+1个峰值点的采样时刻值、第i+2个峰值点的采样时刻值的变化连续性高。

可选的，第一平均值的加权系数和第二平均值的加权系数为可调参数，可以利用多批次的振荡波采样数据对加权系数进行调整验证，得到最佳的第一平均值的加权系数和第二平均值的加权系数，使采样时刻值的加权平均值与相邻峰值点的采样时刻值的变化连续性最高。

在其中一个实施例中，根据第三平均值和第四平均值计算能量加权平均值的步骤包括以下步骤：

根据averY＝μ3*aver3+μ4*aver4计算能量值的加权平均值，其中，averY表示第三平均值和第四平均值的加权平均值，aver3表示第三平均值，μ3表示第三平均值的加权系数，0<μ3<1，aver4表示第四平均值，μ4表示第四平均值的加权系数，0<μ4<1。

在本实施例中，根据加权平均计算公式可以快速计算得到能量值的加权平均值，能量值的加权平均值与第i-2个峰值点的能量值、第i-1个峰值点的能量值、第i+1个峰值点的能量值、第i+2个峰值点的能量值的变化连续性高。

可选的，第三平均值的加权系数和第四平均值的加权系数为可调参数，可以利用多批次的振荡波采样数据对加权系数进行调整验证，得到最佳的第三平均值的加权系数和第四平均值的加权系数，使能量值的加权平均值与相邻峰值点的能量值的变化连续性最高。

在其中一个实施例中，获取血压测量的振荡波采样数据的步骤包括以下步骤：

采集血压测量数据，从血压测量数据中提取袖带压力数据，根据血压测量数据和袖带压力数据获取振荡波采样数据。

在本实施例中，一般血压测量数据是通过袖带升压法得到的，血压测量数据中包括了袖带压力数据，因此在采集到血压测量数据后，需要从中提取出袖带压力数据，再将血压测量数据中的袖带压力数据滤除，以得到可以反映血压的振荡波采样数据。

在其中一个实施例中，获取血压测量的振荡波采样数据的步骤包括以下步骤：

采集血压测量数据，对血压测量数据进行小波变换，获得振荡波采样数据。

在本实施例中，小波变换是一种时间和频域的局域变换，能有效地从信号中提取信息，将其应用在血压测量数据中，可以快速准确地获得振荡波采样数据。

在其中一个实施例中，血压测量数据的干扰处理方法，还包括以下步骤：

对处理后的振荡波采样数据中的各振荡波峰值点进行高斯曲线拟合，获得用于计算血压的峰值包络曲线。

在本实施例中，振荡波采样数据进行干扰处理，大大减小了干扰数据对振荡波采样数据的影响，对各振荡波峰值点进行高斯曲线拟合，获得峰值包络曲线，该峰值包络曲线可以反映振荡波采样数据的整体特性，便于利用该峰值包络曲线计算血压。

根据上述血压测量数据的干扰处理方法，本发明实施例还提供一种血压测量数据的干扰处理系统，以下就本发明实施例的血压数据的干扰处理系统进行详细说明。

参见图2所示，为本发明实施例的血压测量数据的干扰处理系统。该实施例中的血压测量数据的干扰处理系统包括：

获取单元210，用于获取血压测量的振荡波采样数据；

提取单元220，用于提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

排列单元230，用于将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

处理单元240，用于在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将当前峰值点采样数据剔除。

在其中一个实施例中，处理单元240还用于在第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围内，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，计算第i-1个峰值点的采样时刻值与第i+1个峰值点的采样时刻值的第一平均值，以及第i-2个峰值点的采样时刻值与第i+2个峰值点的采样时刻值的第二平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

处理单元240还用于根据第一平均值和第二平均值计算采样时刻值的加权平均值，将第i个峰值点的采样时刻值替换为采样时刻值的加权平均值。

在其中一个实施例中，处理单元240还用于在第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围内时，计算第i-1个峰值点的能量值与第i+1个峰值点的能量值的第三平均值，以及第i-2个峰值点的能量值与第i+2个峰值点的能量值的第四平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

处理单元240还用于根据第三平均值和第四平均值计算能量值的加权平均值，将第i个峰值点的能量值替换为能量值的加权平均值。

在其中一个实施例中，第一预设比值范围的两个端点值为λ1和λ2，其中，0<λ1<1，1<λ2<1.5；

第二预设比值范围的两个端点值为λ3和λ4，其中，0<λ3<1，1<λ4<1.5。

在其中一个实施例中，处理单元240根据averX＝μ1*aver1+μ2*aver2计算采样时刻值的加权平均值，其中，averX表示第一平均值和第二平均值的加权平均值，aver1表示第一平均值，μ1表示第一平均值的加权系数，0<μ1<1，aver2表示第二平均值，μ2表示第二平均值的加权系数，0<μ2<1。

在其中一个实施例中，处理单元240根据averY＝μ3*aver3+μ4*aver4计算能量值的加权平均值，其中，averY表示第三平均值和第四平均值的加权平均值，aver3表示第三平均值，μ3表示第三平均值的加权系数，0<μ3<1，aver4表示第四平均值，μ4表示第四平均值的加权系数，0<μ4<1。

在其中一个实施例中，获取单元210采集血压测量数据，从血压测量数据中提取袖带压力数据，根据血压测量数据和袖带压力数据获取振荡波采样数据。

在其中一个实施例中，获取单元210采集血压测量数据，对血压测量数据进行小波变换，获得振荡波采样数据。

在其中一个实施例中，如图3所示，血压测量数据的干扰处理系统还包括拟合单元250，用于对处理后的振荡波采样数据中的各振荡波峰值点进行高斯曲线拟合，获得用于计算血压的峰值包络曲线。

本发明实施例的血压数据的干扰处理系统与本发明实施例的血压数据的干扰处理方法一一对应，在上述血压数据的干扰处理方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于血压数据的干扰处理系统的实施例中。

根据上述血压测量数据的干扰处理方法，本发明实施例还提供一种血压测量设备，以下就本发明实施例的血压测量设备进行详细说明。

参见图4所示，为本发明的血压测量设备的实施例。该实施例中的血压测量设备包括单片机310、气泵320、压力传感器330和袖带340；单片机310分别与气泵320、压力传感器320连接，气泵320的充放气端位于袖带340内，压力传感器320位于袖带340内；

单片机310控制气泵320对袖带340充气，压力传感器330采集袖带340内的压力振幅数据并传输至单片机310；

单片机310根据压力振幅数据获取血压测量的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，将各峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列，在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将当前峰值点采样数据剔除。

在本实施例中，血压测量设备是通过单片机310来控制气泵320对袖带340进行充气和放气，压力传感器330采集袖带340内的压力振幅数据并传输至单片机310，单片机320对压力振幅数据进行处理，得到血压测量数据的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，根据各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值来确定属于干扰数据的峰值点，并将确定的属于干扰数据的峰值点采样数据剔除，避免干扰数据对血压测量数据的影响，提高血压测量数据的准确性。

本发明实施例的血压数据的干扰处理方法中的技术特征均可以应用在本发明实施例的血压测量设备中，在此不再一一赘述。

在一个具体的实施例中，可以通过升压法获得血压测量数据，使用血压测量设备中的气泵对袖带进行充气加压，利用充气袖带压迫动脉血管，随着袖带压力的上升，动脉血管呈全开-半闭-完全阻闭的变化过程。升压过程中，压力传感器检测到的压力振幅大小变化趋势如图5所示。血压计袖带的加压由单片机PWM(脉冲宽度调制)控制气泵充气实现，放气由单片机控制气泵的电磁阀实现。血压测量设备中的压力传感器采集袖带内压力振幅变化，将其转化为数字信号送入单片机，通过数字滤波提取时间压力基线(低通，如图6所示)和振荡波数据(带通，如图7所示)，也可以采用小波变换的方式提取。

通过干扰处理算法，剔除干扰数据。由于不满足安静测量条件(或手抖动，或大声说话)所产生的干扰点是很明显的，有一些峰值点虽不是明显的干扰点，但是却对求血压值没有帮助，反而可能会影响到拟合曲线的拟合精度，进而影响到血压判定。如图8所示，因此需要进行专门的干扰处理。首先，基于提取得到的振荡波数据，寻找峰值点(斜率法或边沿法)；考虑到找到的峰值点不一定是有效峰值，需要进行干扰处理，剔除干扰数据。其次，设置第一干扰判定条件IDC1(interference decision condition)，IDC1的内容如下：如果第i个峰值点的纵坐标(脉搏能量)在第i-1个峰值点的纵坐标的λ1(0<λ1<1)倍到λ2(1<λ2<1.5)倍之内，则满足IDC1，反之则不满足。其中，λ1、λ2是血压测量设备的系统参数，与血压测量设备硬件、结构有关，需要临床调试，一旦确认，则不再变化。然后，设置第二干扰判定条件IDC2，IDC2的内容如下：如果第i个峰值点的横坐标(即样本点，为采样时刻值)在第i-1个峰值点的横坐标的λ3(0<λ3<1)倍到λ4(1<λ4<1.5)倍之内，则满足IDC2，反之则不满足。其中，λ3、λ4是血压测量设备的系统参数，与血压测量设备硬件、结构有关，需要临床调试，一旦确认，则不再变化。最后，进行干扰判断，算法步骤如下：

Step1：判断是否满足第一干扰判定条件IDC1，满足则进入Step2，不满足则进入Step3。

Step2：判断是否满足第二干扰判定条件IDC2，满足则进入Step4，不满足则确定为I型干扰，进入Step5。

Step3：判断是否满足第二干扰判定条件IDC2，满足则确定为I型干扰，进入Step6，不满足则确定为II型干扰，进入Step7。

Step4：保留第i个峰值点，进入Step8。

Step5：首先，计算第i-1个峰值点的横坐标和第i+1个峰值点的横坐标的平均值aver1；其次，计算第i-2个峰值点的横坐标和第i+2个峰值点的横坐标的平均值aver2，最后，计算式averX＝μ1*aver1+μ2*aver2，其中μ1(0<μ1<1)、μ2(0<μ2<1)为可调参数，根据临床数据验证得到。将该平均值averX代替第i个峰值点的横坐标。进入Step8。

Step6:首先，计算第i-1个峰值点的纵坐标和第i+1个峰值点的纵坐标的平均值aver3；其次，计算第i-2个峰值点的纵坐标和第i+2个峰值点的纵坐标的平均值aver4,最后，计算式averY＝μ1*aver3+μ2*aver4，其中μ3(0<μ3<1)、μ4(0<μ4<1)为可调参数，根据临床数据验证得到。将该平均值averY代替第i个峰值点的横坐标。进入Step8。

Step7:剔除第i个峰值点(II型干扰)。进入Step8。

Step8:判断第i个峰值点是否是按采样时刻排序的峰值点中的最后一个，是则结束；否则i＝i+1，进入Step1。

在对峰值点的干扰处理完成后，可以利用高斯曲线或双高斯曲线拟合能量-时间点，得到能量-时间曲线g(x)(峰值包络曲线)，根据幅度系数积分法，在峰值包络曲线上计算舒张压和收缩压。

计算得到的舒张压和收缩压就可在包含血压测量设备的血压计、多体征设备、监护仪设备上显示出来，作为个人或者医生检测、诊断的基础。

本实施例提出干扰数据判定条件IDC1、IDC2，用于提取过滤干扰数据，避免干扰数据影响峰值包络曲线的拟合度，进而提高血压测量数据的准确性；而且，对确定为I型干扰的数据，采用加权均值替代法，有效降低干扰数据的危害，尽可能将干扰数据转化为有用数据，对于确定为II型干扰的数据，从血压测量数据中剔除。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取血压测量的振荡波采样数据；

提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

将各所述峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

若当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外，则将所述当前峰值点采样数据剔除。

2.根据权利要求1所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

若第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在所述第一预设比值范围内，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在所述第二预设比值范围外，则计算第i-1个峰值点的采样时刻值与第i+1个峰值点的采样时刻值的第一平均值，以及第i-2个峰值点的采样时刻值与第i+2个峰值点的采样时刻值的第二平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

根据所述第一平均值和所述第二平均值计算采样时刻值的加权平均值，将所述第i个峰值点的采样时刻值替换为所述采样时刻值的加权平均值。

3.根据权利要求1所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

若第i个峰值点的能量值与第i-1个峰值点的能量值的第一比值在所述第一预设比值范围外，且第i个峰值点的采样时刻值与第i-1个峰值点的采样时刻值的第二比值在所述第二预设比值范围内，则计算第i-1个峰值点的能量值与第i+1个峰值点的能量值的第三平均值，以及第i-2个峰值点的能量值与第i+2个峰值点的能量值的第四平均值；其中，i是指排列后峰值点的序号，i为大于等于3的正整数；

根据所述第三平均值和所述第四平均值计算能量值的加权平均值，将所述第i个峰值点的能量值替换为所述能量值的加权平均值。

4.根据权利要求1所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于：

所述第一预设比值范围的两个端点值为λ1和λ2，其中，0<λ1<1，1<λ2<1.5；

所述第二预设比值范围的两个端点值为λ3和λ4，其中，0<λ3<1，1<λ4<1.5。

5.根据权利要求2所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，所述根据所述第一平均值和所述第二平均值计算采样时刻值的加权平均值的步骤包括以下步骤：

根据averX＝μ1*aver1+μ2*aver2计算所述采样时刻值的加权平均值，其中，averX表示所述第一平均值和所述第二平均值的加权平均值，aver1表示所述第一平均值，μ1表示所述第一平均值的加权系数，0<μ1<1，aver2表示所述第二平均值，μ2表示所述第二平均值的加权系数，0<μ2<1。

6.根据权利要求3所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，所述根据所述第三平均值和所述第四平均值计算能量加权平均值的步骤包括以下步骤：

根据averY＝μ3*aver3+μ4*aver4计算所述能量值的加权平均值，其中，averY表示所述第三平均值和所述第四平均值的加权平均值，aver3表示所述第三平均值，μ3表示所述第三平均值的加权系数，0<μ3<1，aver4表示所述第四平均值，μ4表示所述第四平均值的加权系数，0<μ4<1。

7.根据权利要求1所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，所述获取血压测量的振荡波采样数据的步骤包括以下步骤：

采集血压测量数据，从所述血压测量数据中提取袖带压力数据，根据所述血压测量数据和所述袖带压力数据获取所述振荡波采样数据。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的血压测量数据的干扰处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

对处理后的振荡波采样数据中的各振荡波峰值点进行高斯曲线拟合，获得用于计算血压的峰值包络曲线。

9.一种血压测量数据的干扰处理系统，其特征在于，包括以下单元：

获取单元，用于获取血压测量的振荡波采样数据；

提取单元，用于提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值；

排列单元，用于将各所述峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列；

处理单元，用于在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将所述当前峰值点采样数据剔除。

10.一种血压测量设备，其特征在于，包括单片机、气泵、压力传感器和袖带；所述单片机分别与所述气泵、所述压力传感器连接，所述气泵的充放气端位于所述袖带内，所述压力传感器位于所述袖带内；

所述单片机控制所述气泵对所述袖带充气，所述压力传感器采集所述袖带内的压力振幅数据并传输至所述单片机；

所述单片机根据所述压力振幅数据获取血压测量的振荡波采样数据，提取振荡波采样数据中的各振荡波峰值点的能量值和采样时刻值，将各所述峰值点按照采样时刻的先后顺序进行排列，在当前峰值点的能量值与前一峰值点的能量值的第一比值在第一预设比值范围外，且当前峰值点的采样时刻值与前一峰值点的采样时刻值的第二比值在第二预设比值范围外时，将所述当前峰值点采样数据剔除。