[发明专利]一种识别脉搏波波峰的方法

说明书

一种识别脉搏波波峰的方法，包括：(1)采集脉搏波的波形信号；(2)查看主波频率分布；(3)对原始脉搏波信号进行预处理，去除噪声；(4)基于主波的频率范围选择滤波器，利用选择的滤波器凸显主波，排除其他峰，对处理后的脉搏波信号进行提取香农能量包络，然后提取局部最大值；(5)利用所述局部极大值在原始脉搏波信号上定位真实的脉搏波峰值点。本发明所述方法在处理有高且窄峰的信号时，识别精准，在非平稳的信号中，对周期的划分具有更好的稳定性，并且对脉搏波信号的抗噪声能力强。

技术领域

本发明涉及脉搏波波形识别方法，并且更具体地，涉及一种识别脉搏波波峰的方法。

背景技术

人体脉搏波一般具有6个特征点，如图1所示，a点表示主动脉脉瓣开放点，c点是收缩期压力最高点，d点是主动脉扩张降压点，e点是左心室舒张开始点，f点是重博波波谷，g点是重博波波峰，b点为脉搏波结束点。脉图的特征点分别反映了心血管的不同状态，是具有生理意义的特征点。脉图特征点既可以用于计算心血管功能参数，辅助分析和判断心血管状况，也可以用于判断脉图的类型和脉象。特征点的识别对脉诊自动化存在非常重要的意义，是必不可少的一环。目前脉搏波特征点的识别中，常见的方法有斜率阈值法，小波变换，峰高比和拟合手腕脉搏信号的高斯模型的方法，由于噪声干扰和本身方法的缺陷，这些方法普遍存在偏差，且鲁棒性较差。主波是脉搏波信号中最明显最重要的特征，对于识别脉搏周期是非常关键的，确定主波的位置对周期的准确划分和识别其他特征点具有重要的作用。香农能量包络在ECG信号的R峰检测中有非常好的性能，同样适用于脉搏波信号，如何利用主波的特点进行特征点的精准识别是提高准确性和鲁棒性的重要突破口。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种识别脉搏波波峰的方法。

本发明提供的识别脉搏波波峰的方法包括：

(1)采集脉搏波的波形信号；

(2)查看主波频率分布；

(3)对原始脉搏波信号进行预处理，去除噪声；

(4)基于主波的频率范围选择滤波器，利用选择的滤波器凸显主波，排除其他峰，对处理后的脉搏波信号进行提取香农能量包络，然后提取局部极大值；

(5)利用所述局部极大值在原始脉搏波信号上定位真实的脉搏波峰值点。

优选地，查看主波频率分布的方法包括：对原始脉搏波信号进行快速傅里叶变换，得到分化的信号，然后查看主波频谱图频率分布。

优选地，所述预处理包括利用高通滤波去除原始脉搏波信号的基线漂移，利用低通滤波用来处理波形中由于震动和呼吸产生的毛刺，并在除噪后对脉搏波信号进行归一化。

优选地，所述归一化的方法为：其中d[n]表示在n点处脉搏波的振幅，a[n]为归一化后的脉搏波。

优选地，所述香农能量包络的计算方法为：

Se[n]＝-f1²[n]log(f1²[n])

其中，F1[n]是滤波后的信号。

优选地，在提取所述局部极大值时，使用低通滤波器对脉搏波信号进行处理以减小搜索局部极大值的复杂性。

优选地，提取局部极大值的方法选自希尔伯特变换、小波变换和傅里叶变换中的一种。

优选地，提取局部极大值的方法为：对脉搏波信号进行希尔伯特变换，然后使用切线逼近方法找到脉搏波峰值点。

优选地，所述希尔伯特变换的方法为：