CN113143228A - 一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，包括原始数据获取、降采样均值、求导数平方处理和滑动平均等步骤，本发明用于处理震动传感器接收到的原始数据，提取数据中人体的心率和呼吸率及体动程度。本发明可以简单而准确的对压电传感器采集的人体体征数据进行处理和提取，本发明在嵌入式设备表现良好。
Description
技术领域
本发明涉及医疗保健技术领域，尤其涉及一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法。
背景技术
人体伴随心脏的物理运动可以产生的微弱体动可作为一种无创、无接触的心血管功能监测手段。研究表明该震动信息可以应用在心率检测、心率变异性监测、心脏收缩性以及心输出量变化等方面；在心脏疾病、心衰等方面也有潜在的应用价值。提取该信号的本质是在检测人体的微弱震动。基于该理论，人体震动能用于检测人体特征数据，但是因为技术的限制，人体震动信号的获取方式十分复杂，需要依靠复杂的大型仪器，依靠机械机构，放大人体的震动进而获取到信号。
现有的提取人体震动信号的手段按方法不同大致可分为三种：一是利用压电传感器提取信号。压电传感器一般使用压电薄膜材料，常见的压电薄膜材料有聚偏氟乙烯（PVDF）和聚丙烯（PP）。压电传感器利用了压电性质，震动将引起薄膜产生包含心跳信息和呼吸信息的电信号。二是使用了光纤作为信号采集手段。例如创价大学于2013提出了使用异质核心型光纤作为传感器使用的心跳和呼吸测量技术。异质核心型光纤是在部分光波导插入纤芯直径不同的部分。在直径不同的位置，光的传输会变得不稳定，因此，从外部触碰光纤的话，传输的光量会发生变化。如果能在光纤顶端用光电二极管检测出这一变化，就可以作为传感器使用，用于提取人体震动信号。三是使用加速度传感器。村田公司已经推出了“精度是普通加速度传感器约50倍”的传感器。可以检测加速度为0.001G的微弱振动。将此传感器放置于体重秤或者床上，通过因人体心脏跳动而引起测的体重的微弱变化检测人体体征数据。
通过使用以上方法，可收集人体震动的原始信号，此信号包含多种震动，以及探测系统自身噪声，因此需要经过过滤才能提取到有意义的、可使用的信息。光纤通常绕制成线圈状，整体的传感器为平面。缺点为不能过度弯折，不便于转移或携带。加速度传感器没有广泛应用。压电传感器成本低，柔韧性好，在价格，便携方面均有优势。因使用传感器提取人体震动信号容易受到干扰，信号分析困难，提升人体震动信号中提取的数据准确；对于嵌入式的便携设备的算力限制，需要尽可能简化优化算法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法。
为实现上述目的，本发明提供一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，包括如下步骤：
S1，原始数据获取
使用压电薄膜制成的压电传感器输采集震动的强度输出模拟信号；
电荷放大器将模拟信号进行放大，使信号上下幅值均处于模/数转换器的采集范围；
滤波电路进行滤波，以不同带通频率将信号分为20Hz低通数据信号和1Hz高通数据信号的原始模拟信号，此模拟信号随即将进入MCU的ADC；
S2，降采样均值
MCU以200Hz的频率从ADC采集数据，采集的心跳数据每6个点做一次降采样均值处理，即以30ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为33.3Hz；
心跳信号频率范围为0.5-3Hz，呼吸数据每20个点做一次降采样均值处理，即以100ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为2Hz，心跳信号频率范围为0.1-0.5Hz；将做降采样均值处理的数据存入数组用于进一步处理；
S3，求导数平方处理
对降采样均值处理的高通数据进行求导，来放大波形特征；使用数组中的每个点，减去前一个点，再使用后一个点减当前点，将两个差求和后平方存入数组；
S4，滑动平均
对导数平方处理的数据做滑动平均值处理，以滑动窗口的方式寻找数组中极大值并标记，窗口大小与上一步中滑动平均所用窗口相同；将寻找到的极值点的个数保存用于最终的数值计算；
最终使用查找到的极值点个数计算心率，即将原始数据数组的长度根据采样率转为时间，用查找到极大值的个数，除以该时间，乘以60秒/分钟。
时间等于存储数据的数组长度l，乘以原始数据采样率200Hz,除以向下均值采样点数N高通数据为6，低通数据为20：
最终的心率BPM为：
进一步地，S1中，电压变化范围为-100mV至100mV。
进一步地，S1中，低通数据信号为20Hz低通，高通数据信号为1Hz高通。
有益效果
本发明提供的一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，可以简单而准确的对压电传感器采集的人体体征数据进行处理和提取。此流程及相关算法在嵌入式设备表现良好。
附图说明
图1是本发明的工作流程框图；
图2是本发明的高通数据数组中点分布图；
图3是本发明求导数平方处理后的波形图；
图4是本发明滑动平均处理后的波形图；
图5是本发明极大值标记图；
图6是本发明按流程处理的信号处理效果图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
实施例1
如图1-图6所示，
一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，包括如下步骤：
S1，原始数据获取
根据所使用的压电传感器的电气特性，模拟前端的具体参数不同。使用的压电薄膜制成的压电传感器输出为模拟信号，根据感应到震动的强度，电压变化范围约为-100mV至100mV。首先需要将信号的均值提高为ADC采集范围的中间值，即输入电压应在0到3.3V，应用电荷放大器将信号进行放大，使信号上下幅值均处于ADC范围内，以尽可能提高采集信号的精度。随后使用滤波电路进行滤波，以不同带通频率将信号分为低通数据信号（20Hz低通）和高通数据信号（1Hz高通）的原始模拟信号。此模拟信号随即将进入MCU的ADC。
S2，降采样均值
MCU以200Hz的频率从ADC采集数据，采集的心跳数据每6个点做一次降采样均值处理，即以30ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为33.3Hz。心跳信号频率范围为0.5-3Hz，仍可以满足采样定理。呼吸数据每20个点做一次降采样均值处理，即以100ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为2Hz，心跳信号频率范围为0.1-0.5Hz，满足采样定理。此时数据仍有足够的分辨率用于进一步的数据提取。将做降采样均值处理的数据存入数组用于进一步处理。
此时高通数据数组中的点，如图2所示，图2的波形图，横坐标为第几个点（pts），纵坐标为震动产生的电压。其波形反映了变化的力作用在传感器，通过压电效应转换成电信号被MCU探测的结果。图像的演变展示了算法对数据的分析和提取信息的过程。
S3，求导数平方处理
对降采样均值处理的高通数据进行求导，来放大波形特征。做法为使用数组中的每个点，减去前一个点，再使用后一个点减当前点，将两个差求和后平方存入数组：如图3所示，图3的波形图，横坐标为第几个点（pts），纵坐标为震动产生的电压。其波形反映了变化的力作用在传感器，通过压电效应转换成电信号被MCU探测的结果。图像的演变展示了算法对数据的分析和提取信息的过程。
对应低通数据此步骤可以略过，直接做滑动平均值处理。
S4，滑动平均
对导数平方处理的数据做滑动平均值处理，数组中波形为：如图4所示，图4的波形图，横坐标为第几个点（pts），纵坐标为震动产生的电压。其波形反映了变化的力作用在传感器，通过压电效应转换成电信号被MCU探测的结果。图像的演变展示了算法对数据的分析和提取信息的过程。
以滑动窗口的方式寻找数组中极大值并标记，窗口大小与上一步中滑动平均所用窗口相同。将寻找到的极值点的个数保存用于最终的数值计算：如图5所示，图5的波形图，横坐标为第几个点（pts），纵坐标为震动产生的电压。其波形反映了变化的力作用在传感器，通过压电效应转换成电信号被MCU探测的结果。图像的演变展示了算法对数据的分析和提取信息的过程。
最终使用查找到的极值点个数计算心率(BPM)，计算方式即将原始数据数组的长度根据采样率转为时间（t），用查找到极大值的个数（n），除以该时间，乘以60秒/分钟。
时间等于存储数据的数组长度l，乘以原始数据采样率200Hz,除以向下均值采样点数N高通数据为6，低通数据为20：
最终的心率BPM为：
应用此流程可以简单而准确的对压电传感器采集的人体体征数据进行处理和提取。此流程及相关算法在嵌入式设备表现良好。
如图6所示，按流程处理的信号处理效果：图6的波形图，横坐标为第几个点（pts），纵坐标为震动产生的电压。其波形反映了变化的力作用在传感器，通过压电效应转换成电信号被MCU探测的结果。图像的演变展示了算法对数据的分析和提取信息的过程。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (3)
1.一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，原始数据获取
使用压电薄膜制成的压电传感器输采集震动的强度输出模拟信号；
电荷放大器将模拟信号进行放大，使信号上下幅值均处于模/数转换器的采集范围；
滤波电路进行滤波，以不同带通频率将信号分为20Hz低通数据信号和1Hz高通数据信号的原始模拟信号，此模拟信号随即将进入MCU的ADC；
S2，降采样均值
MCU以200Hz的频率从ADC采集数据，采集的心跳数据每6个点做一次降采样均值处理，即以30ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为33.3Hz；
心跳信号频率范围为0.5-3Hz，呼吸数据每20个点做一次降采样均值处理，即以100ms为间隔做平均，此操作后数据的采样频率为2Hz，心跳信号频率范围为0.1-0.5Hz；将做降采样均值处理的数据存入数组用于进一步处理；
S3，求导数平方处理
对降采样均值处理的高通数据进行求导，来放大波形特征；使用数组中的每个点，减去前一个点，再使用后一个点减当前点，将两个差求和后平方存入数组；
S4，滑动平均
对导数平方处理的数据做滑动平均值处理，以滑动窗口的方式寻找数组中极大值并标记，窗口大小与上一步中滑动平均所用窗口相同；将寻找到的极值点的个数保存用于最终的数值计算；
最终使用查找到的极值点个数计算心率，即将原始数据数组的长度根据采样率转为时间，用查找到极大值的个数，除以该时间，乘以60秒/分钟
时间等于存储数据的数组长度l，乘以原始数据采样率200Hz,除以向下均值采样点数N高通数据为6，低通数据为20：
最终的心率BPM为：
2.根据权利要求1所述的一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，其特征在于，S1中，电压变化范围为-100mV至100mV。
3.根据权利要求1所述的一种应用于压电传感器信号的心率呼吸率提取方法，其特征在于，S1中，低通数据信号为20Hz低通，高通数据信号为1Hz高通。
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