[发明专利]一种基于心音信号的心率分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于心音信号的心率分析方法，其特征在于，所述方法包括：

利用带通滤波器对采集到的原始心音信号进行初始滤波处理，并对处理后的原始心音信号进行延时得到心音参考信号；

定义自适应滤波器，确定所述自适应滤波器利用到的代价函数；

将所述处理后的原始心音信号和所述心音参考信号输入所述自适应滤波器中，以使得所述代价函数最小为准则对所述自适应滤波器的权向量进行调整更新；

计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量，再基于所述权值变化向量与设定阈值之间的比较结果，确定有效边界范围；

基于设定最小分段长度从所述有效边界范围中筛选出若干个心音段，再利用所述若干个心音段构建出有效心音信号；

基于单自由度模型对所述有效心音信号进行包络提取，利用包络信息计算出所述有效心音信号所对应的心率参数。

2.根据权利要求1所述的基于心音信号的心率分析方法，其特征在于，所述自适应滤波器利用到的代价函数为：

其中，J(n)为n时刻下自适应滤波器的代价函数，λ为遗忘因子，r(i)为i时刻下的心音参考信号，w(n)为n时刻下自适应滤波器的权向量，T为转置符号，x(i)为i时刻下的处理后的原始心音信号。

3.根据权利要求1所述的基于心音信号的心率分析方法，其特征在于，所述计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量，再基于所述权值变化向量与设定阈值之间的比较结果，确定有效边界范围包括：

计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量为：

s(n)＝‖w(n)-w(n-1)‖²

基于所述权值变化向量，计算得到设定阈值为：

Th(n)＝3×std[s(n)]

将所述权值变化向量中的各个元素按序与所述设定阈值进行比较，从中筛选出大于所述设定阈值的所有元素以形成有效边界范围。

4.根据权利要求1所述的基于心音信号的心率分析方法，其特征在于，所述基于设定最小分段长度从所述有效边界范围中筛选出若干个心音段，再利用所述若干个心音段构建出有效心音信号包括：

基于所述有效边界范围为BR＝[k₁,k₂,..,k_p]以及所述设定最小分段长度为L_min，以k_i-k_i-1≥L_min(1i≤p)为限定条件，从所述有效边界范围中提取出若干个心音段，且每一个心音段以k_i-1为起始点、k_i为结束点；

基于每一个心音段对应到所述处理后的原始心音信号时存在一个时间段参数，将所述若干个心音段按照时间顺序进行排列，同时将时间不连续的相邻两个心音段之间的信号进行置零，得到有效心音信号。

5.根据权利要求1所述的基于心音信号的心率分析方法，其特征在于，所述基于单自由度模型对所述有效心音信号进行包络提取，利用包络信息计算出所述有效心音信号所对应的心率参数包括：

构建单自由度模型的运动方程为：其中m为弹簧质量、c为阻尼系数、k为弹簧系数、为包络信号y(n)的二阶导数、为包络信号y(n)的一阶导数、x′(n)为有效心音信号；

将所述有效心音信号导入所述运动方程进行求解运算，得到包络信号；

基于心音时域特征从所述包络信号中提取出N个心动周期信号，并计算每一个心动周期信号所关联的心率参数；

对所述N个心动周期信号所关联的N个心率参数进行均值求解，得到所述有效心音信号所对应的心率参数。