[发明专利]生理信号处理方法及处理装置

权利要求书

1.一种生理信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)利用希尔伯特黄变换的经验模态分解对生理信号进行分解，得到多个本征模态函数分量，在得到多个本征模态函数分量的同时，求取各个本征模态函数分量的过零点数目，并将各个本征模态函数分量的过零点数目组成一维矩阵，然后判断所述一维矩阵中是否含有非零元素，若判断不含非零元素，则执行步骤2)，若判断含有非零元素，则将该非零元素对应的本征模态函数分量，以及位于该非零元素之后的所有元素对应的本征模态函数分量均剔除，并执行步骤2)；

2)对所述多个本征模态函数分量进行类小波软阈值自适应除噪，然后选择重构，得到除噪后的生理信号；

3)对所述除噪后的生理信号进行希尔伯特变换，得到除噪后的生理信号的特征信息。

2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

在步骤1)之前还包括如下步骤：

对生理信号进行差分放大，以及对差分放大后的生理信号进行截止频率为F的低通滤波，其中，F为所述生理信号的特征频段中的最高频率值。

3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

在步骤1)之前还包括如下步骤：

在生理信号中加入一个稳定、高频的正弦信号。

4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，

所述正弦信号的幅值与所述生理信号的幅值一致；

和/或，所述正弦信号的频率大于或等于所述生理信号的特征频段中的最高频率值。

5.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，

所述步骤1)还包括如下步骤：

在得到第一个本征模态函数分量的同时，计算第一个本征模态函数分量的均方差；

所述步骤2)中，对步骤1)得出的多个本征模态函数分量进行类小波软阈值自适应除噪具体为：

IMFi=sign(imf(i))*(abs(imf(i))-ti),|imf(i)|≥ti0,|imf(i)|<ti---(1)]]>

式(1)中，i依次取大于等于1的正整数，imf(i)为步骤1)得出的第i个本征模态函数分量，IMF_i为第i个经类小波软阈值自适应除噪后的本征模态函数分量，t_i为imf(i)的软阈值，其中，

ti=EiN*2ln N,i=1,2,3,...---(2)]]>

式(2)中，N为步骤1)得出的所有本征模态函数分量组成的信号的长度，E_i为步骤1)得出的第i个本征模态函数分量的噪声强度，其中，

Ei=σ12,i=1σ120.719*2.01-i,i=2,3,...---(3)]]>

式(3)中，σ₁为第一个本征模态函数分量的均方差。