CN106955101A - 从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置 - Google Patents

从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置 Download PDF

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CN106955101A CN201710032582.5A CN201710032582A CN106955101A CN 106955101 A CN106955101 A CN 106955101A CN 201710032582 A CN201710032582 A CN 201710032582A CN 106955101 A CN106955101 A CN 106955101A
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林剑华
尹丽妍
陈建平
冷密清
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Abstract

本发明公开了一种从心电信号中提取呼吸信号的方法，包括如下步骤：获取心电信号样本；对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。同时，本发明还拱了一种从心电信号中提取呼吸信号的装置，包括用于获取心电信号样本的获取模块和用于对获取的心电信号样本进行样条插值拟合并提取呼吸信号的插值拟合模块。本发明的提出的从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置，通过对提获取的心电信号样本进行插值拟合而获取呼吸信号，与现有技术方案相比，计算量小，提取的呼吸信号曲线与真实的呼吸信号曲线相关系数较高，适用于通过单导心电信号提取呼吸信号。

Description

从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置
技术领域
本发明涉及医疗设备中信号处理技术，尤其涉及一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置。
背景技术
心电图(electrocardiogram，简称ECG)是指心脏在每个心动周期中，由起搏点、心方、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形。心电图的心电信号不仅包含了心脏的功能信息，而且包含了人体其他系统(如呼吸系统)的信息。随着技术的发展，人们已经能够从心电信号中提取呼吸信息(ECG-DerivedRespiration，简称EDR)，通过分析呼吸信号，可以了解用户的呼吸状态，检测呼吸疾病。
近几年由心电信号提取呼吸信号算法主要有以下几种：
(1)基于心电电轴分析法：由于呼吸作用引起两个正交的心电导联电轴的轻微变动，通过计算两个正交的心电导联的QRS波群的面积，可以计算出电轴的相对变化并导出呼吸曲线，导出的呼吸曲线与真实的呼吸曲线相关系数很高，在有多通道心电时是一种相当不错的方法。不足：该方法至少需要两个正交的心电导联，同时采样分析，无法在仅有一个通道的心电仪器中使用；
(2)基于心率变异分析法：呼吸也会导致心率的显著波动，吸气时心率加速，呼气时心率减缓，因此通过检测心率快慢的差异性也可以提取呼吸信号，但由于心率变化不仅受到呼吸运动的影响，还受到自主神经的调节，自主神经系统又受到多种的生理和病理因素的影响，其不足是：采用这种方法提取到的呼吸信号与真实呼吸信号相比误差较大；
(3)基于小波变换的方法：该方法认为呼吸信号集中在心电信号中的低频部分，0.1-0.4Hz范围内，因此采用小波变换对心电信号进行9层小波变换，呼吸包含在第9层小波变换细节信号中。对第9层小波变换的第细节信号进行重构即可获得呼吸信号。不足：该方法需要对信号进行9层小波变换，不适宜应用的数据量比较大，实时性要求比较高的场合。并且，该方法得到的呼吸和实际测得的呼吸相关性很差；
(4)基于主分量分析的方法：检测R波，以R波为中心宽度为100ms的窗，计算该窗口内心电信号的值。按照R波的位置将心拍组成矩阵X，X为m*n的矩阵，m对应与心拍的个数，n对应于该心拍的各采样点的值。对X矩阵进行主分量分析，第一主分量即为提取的呼吸信号。不足：该方法计算量较大，不适宜应用的数据量比较大，实时性要求比较高的场合；
发明内容
本发明的主要目的是公开一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置，主要应用于医疗设备中，以解决当前呼吸信号提取方法计算量较大、误差较大、使用不便的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明一方面提出一种从心电信号中提取呼吸信号的方法，包括如下步骤：
获取心电信号样本；
对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的方法中，对获取的心电信号样本进行样条插值拟合包括:
对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算所述第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的方法中，对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测还包括步骤:
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的方法中，以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第二呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的方法中，所述心电信号样本为经基线漂移和50Hz陷波滤波处理之后的心电信号样本。
另一方面，本发明还公开一种从心电信号中提取呼吸信号的装置，包括：
获取模块，用于获取心电信号样本；
插值拟合模块，用于对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的装置中，所述插值拟合模块具体用于：
对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算所述第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的装置中，所述插值拟合模块还具体用于对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测时：
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的装置中，所述插值拟合模块进行插值拟合时具体工作流程如下：
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第二呼吸信号。
优选地，在上述的从心电信号中提取呼吸信号的装置中，所述从心电信号中提取呼吸信号的装置还包括去噪模块，所述去噪模块用于对所述心电信号样本进行基线漂移和50Hz陷波滤波处理。
本发明的提出的从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置，通过对提获取的心电信号样本进行插值拟合而获取呼吸信号，与现有技术方案相比，计算量小，提取的呼吸信号曲线与真实的呼吸信号曲线相关系数较高，适用于通过单导心电信号提取呼吸信号。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明从心电信号中提取呼吸信号的方法中一个实施例的流程示意图；
图2为本发明从心电信号中提取呼吸信号的方法中另一个实施例的流程示意图；
图3为本发明从心电信号中提取呼吸信号的装置中一个实施例的结构示意图；
图4为本发明从心电信号中提取呼吸信号的装置中另一个实施例的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
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作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。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出线相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提出一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置，参见图1、图2、图3、图4，图1为本发明从心电信号中提取呼吸信号的方法中一个实施例的流程示意图；图2为本发明从心电信号中提取呼吸信号的方法中另一个实施例的流程示意图；图3为本发明从心电信号中提取呼吸信号的装置中一个实施例的结构示意图；图4为本发明从心电信号中提取呼吸信号的装置中另一个实施例的结构示意图。
首先，本发明公开了一种从心电信号中提取呼吸信号的方法，请参阅图1，该方法包括：
11、获取心电信号样本；
12、对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
该实施例中，心电信号样本是指由心电信号采集器(如心电图机、便携式心电信号采集器等)采集的真实心跳产生的信号样本，心电信号样本可以用波的图像来表示，采样频率可以是256Hz或512Hz，具体数值可以根据实际情况设定，此处不作限定。
获取心电信号样本之后，通过对心电信号样本进行样条插值拟合处理，通常是进行三次样条插值拟合，将心电信号样本包含的心电信号和呼吸信号进行分离，从而得到呼吸信号，根据呼吸信号可以分析、监测用户的呼吸状态。
优选地，请参阅图2，在本发明的另一实施例中，对获取的心电信号样本进行样条插值拟合具体通过以下方式实现：
121、对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
122、以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
123、选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值，计算所述第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
该实施例中，通过QRS波特征点检测获取心电信号样本中的R波波峰和S波波谷，同时通过对R波波峰进行样条插值拟合获取第一呼吸信号、对RS波幅度值进行样条插值拟合获取第二呼吸信号；再通过选取第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号；
通过上述方法获得的呼吸信号，经过多次拟合，能够保证提取的呼吸信号曲线与真实的呼吸信号曲线相关系数较高，使得获取的呼吸信号曲线更加真实。
优选地，本发明的另一实施例中，对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测还包括：
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
该实施例中，室性早搏会对呼吸信号样本的提取造成干扰，因此，为了提高所提取呼吸信号的真实性，首先在进行QRS波特征点检测时同步执行对心电信号样本中的包含室性早搏的R波的识别和获取，在获取带有室性早搏的R波之后将室性早搏剔除。
优选地，上述实施例中，以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，具体包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,具体包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第二呼吸信号。
该实施例中所公开技术方案的以R波波峰点及RS波幅度值作为波峰点分别进行样条插值拟合，能够简化算法，提高所获取的呼吸信号样本曲线的真实性。
优选地，在上述的实施例中，获取的心电信号样本为经基线漂移和50Hz陷波滤波处理之后的心电信号样本。
在实际应用中，在采集、数模转换的过程中，测量得到的心电信号样本会受到各种噪声的干扰，主要包括工频干扰、基线漂移等。为了获取准确的呼吸信号，因此有必要在从心电信号中提取呼吸信号之前，对心电信号样本进行去噪声。该实施例中，可以选择对获取的心电信号样本首先经过基线漂移和50Hz陷波滤波处理，处理之后的心电信号样本再进行插值拟合，从而提高所获取的呼吸信号样本曲线的真实性。
此外，请参照图3，本发明还公开一种从心电信号中提取呼吸信号的装置(简称EDR装置)，该EDR装置中包括：
获取模块21，用于获取心电信号样本；
插值拟合模块22，用于对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
该发明的实施例中，获取模块21通常为心电信号采集器(如心电图机、便携式心电信号采集器等)，获取模块21采集的真实心跳产生的信号样本，心电信号样本可以用波的图像来表示，采样频率可以是256Hz或512Hz，具体数值可以根据实际情况设定，此处不作限定。
获取心电信号样本之后，通过插值拟合模块22对心电信号样本进行样条插值拟合处理，通常是进行三次样条插值拟合，将心电信号样本包含的心电信号和呼吸信号进行分离，从而得到呼吸信号，根据呼吸信号可以分析、监测用户的呼吸状态。
优选地，在本发明的另一实施例中，插值拟合模块22具体用于：
对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
该实施例中，插值拟合模块22通过QRS波特征点检测获取心电信号样本中的R波波峰和S波波谷，同时通过对R波波峰进行样条插值拟合获取第一呼吸信号、对RS波幅度值进行样条插值拟合获取第二呼吸信号；再通过选取第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号；
通过上述方法获得的呼吸信号，经过多次拟合，能够保证提取的呼吸信号曲线与真实的呼吸信号曲线相关系数较高，使得获取的呼吸信号曲线更加真实。
优选地，本发明的另一实施例中，插值拟合模块22还具体用于对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测时：
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
室性早搏会对呼吸信号样本的提取造成干扰，因此，为了提高所提取呼吸信号的真实性，插值拟合模块22首先在进行QRS波特征点检测时同步执行对心电信号样本中的包含室性早搏的R波的识别和获取，在获取带有室性早搏的R波之后将室性早搏剔除。
优选地，上述实施例中，插值拟合模块22具体工作流程如下：
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为第二呼吸信号。
该实施例中所公开插值拟合模块22在进行插值拟合时以R波波峰点及RS波幅度值作为波峰点分别进行样条插值拟合，能够简化算法，提高所获取的呼吸信号样本曲线的真实性。
优选地，参见图4，该实施例中的EDR装置还包括去噪模块23，去噪模块23用于对心电信号样本进行基线漂移和50Hz陷波滤波处理。
在实际应用中，在采集、数模转换的过程中，测量得到的心电信号样本会受到各种噪声的干扰，主要包括工频干扰、基线漂移等。为了获取准确的呼吸信号，因此有必要在从心电信号中提取呼吸信号之前，利用去噪模块23对心电信号样本进行去噪声。该实施例中，可以选择对获取的心电信号样本首先经过基线漂移和50Hz陷波滤波处理，处理之后的心电信号样本再进行插值拟合，从而提高所获取的呼吸信号样本曲线的真实性。
上述实施例中，变异系数值是衡量各观测值变异程度的一个统计量，采用的计算方法为：变异系数值＝(标准偏差/平均值)×100％，变异系数值能够客观的评估所提取呼吸信号的准确性，因此选取第一呼吸信号、第二呼吸信号中变异系数值较小的一组作为最终的呼吸信号。
上述实施例中，QRS波及室性早搏的检测方法是比较当前比较成熟的技术，本发明实施例中就不再详细描述。
在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，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 (10)

1.从心电信号中提取呼吸信号的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取心电信号样本；
对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
2.如权利要求1所述的从心电信号中提取呼吸信号的方法，其特征在于，对获取的心电信号样本进行样条插值拟合包括:
对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算所述第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
3.如权利要求2所述的从心电信号中提取呼吸信号的方法，其特征在于，对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测还包括步骤:
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
4.如权利要求2所述的从心电信号中提取呼吸信号的方法，其特征在于,
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第二呼吸信号。
5.如权利要求1-4任意一项所述的从心电信号中提取呼吸信号的方法，其特征在于，所述心电信号样本为经基线漂移和50Hz陷波滤波处理之后的心电信号样本。
6.从心电信号中提取呼吸信号的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取心电信号样本；
插值拟合模块，用于对获取的心电信号样本进行样条插值拟合，提取呼吸信号。
7.如权利要求6所述的从心电信号中提取呼吸信号的装置，其特征在于，所述插值拟合模块具体用于：
对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测，获取R波波峰、S波波谷，R波波峰、S波波谷之间的间距即为RS波幅度值；
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号；以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号；
选取所述第一、第二呼吸信号曲线上所有的极大值点、极小值点，将所有的极大值减去其各自相邻的极小值，分别得到第一极值差值序列、第二极值差值序列，计算所述第一、第二极值差值序列的变异系数值，选择变异系数值较小的一组对应的呼吸信号作为最终提取的呼吸信号。
8.如权利要求7所述的从心电信号中提取呼吸信号的装置，其特征在于，所述插值拟合模块还具体用于对获取的心电信号样本进行QRS波特征点检测时：
识别并剔除心电信号样本中包含室性早搏的R波信号。
9.如权利要求7所述的从心电信号中提取呼吸信号的装置，其特征在于，所述插值拟合模块进行插值拟合时具体工作流程如下：
以R波波峰点进行样条插值拟合，获取第一呼吸信号，包括如下步骤：
获取a(i)
其中，R(i)为第i个R波峰值，为当前i个R波峰值的均值；
以所有的a(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第一呼吸信号；
以RS波幅度值进行样条插值拟合，获取第二呼吸信号,包括如下步骤：
获取b(i)
其中，RS(i)为第i个RS波幅度值，为当前i个RS波幅度值的均值；
以所有的b(i)为点进行三次样条插值拟合即为所述第二呼吸信号。
10.如权利要求6所述的从心电信号中提取呼吸信号的装置，其特征在于，所述从心电信号中提取呼吸信号的装置还包括去噪模块，所述去噪模块用于对所述心电信号样本进行基线漂移和50Hz陷波滤波处理。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110236528A (zh) * 2019-07-05 2019-09-17 北京理工大学 一种获取呼吸信息的方法及装置
CN110327036A (zh) * 2019-07-24 2019-10-15 东南大学 从穿戴式心电中提取呼吸信号和呼吸频率的方法
CN112120692A (zh) * 2020-09-30 2020-12-25 毕胜普生物科技有限公司 一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置
RU2785407C2 (ru) * 2018-02-20 2022-12-07 Конинклейке Филипс Н.В. Коннектор для электрода экг и кабель экг
TWI795765B (zh) * 2021-04-28 2023-03-11 奧比森科技股份有限公司 非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2785407C2 (ru) * 2018-02-20 2022-12-07 Конинклейке Филипс Н.В. Коннектор для электрода экг и кабель экг
CN110236528A (zh) * 2019-07-05 2019-09-17 北京理工大学 一种获取呼吸信息的方法及装置
CN110327036A (zh) * 2019-07-24 2019-10-15 东南大学 从穿戴式心电中提取呼吸信号和呼吸频率的方法
CN110327036B (zh) * 2019-07-24 2021-11-30 东南大学 从穿戴式心电中提取呼吸信号和呼吸频率的方法
CN112120692A (zh) * 2020-09-30 2020-12-25 毕胜普生物科技有限公司 一种从心电信号中提取呼吸信号的方法及装置
TWI795765B (zh) * 2021-04-28 2023-03-11 奧比森科技股份有限公司 非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法

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