[发明专利]便携式智能型胎动计数器及对采集信号的处理方法

摘要

一种便携式智能型胎动计数器及其对采集信号的处理方法，主要由压力传感器，信号调理模块，信号采集模块，信号处理模块，液晶驱动电路，液晶显示器组成，信号调理模块又由高通滤波器、仪用放大器、低通滤波器、二极放大及极性转换电路、A/D转换电路依次级联组成；信号处理模块对信号采集模块的输出信号进行取整预处理、使用第二代小波变换Mallat算法进行重构以及BP神经网络算法进行分类识别、智能分析后输出胎动计数信号。它能使孕妇在不影响日常活动，无需静卧的条件下完成胎动的自我监护，具有简单可靠、实用有效的特点。

主权项

1.一种便携式智能型胎动计数器，包括压力传感器，信号采集模块，液晶驱动电路，液晶显示器，其特征在于，所述压力传感器为微型压力传感器；还具有接收处理压力传感器输出信号的信号调理模块，信号调理模块由使通过分信号的低频限制在0.05Hz以内的高通滤波器、仪用放大器、使通过分信号的高频限制在45Hz以外的低通滤波器、二极放大及极性转换电路、A/D转换电路依次级联组成；所述信号处理模块由整系数低通滤波器、第二代小波变换Mallat快速算法模块、BP神经网络算法模块、智能分析模块以及输出模块顺次级联组成；整系数低通滤波器：对来自信号采集模块的信号进行取整预处理；第二代小波变换模块：将上述预处理后的信号小波分解，分解尺度为5，将原信号分解到六个子空间，将孕妇呼吸所造成的高频干扰、宫缩及基线漂移的低频成分对应子空间细节去掉，即将那些希望剔除的频率对应子空间序列置零，将希望保留的频率范围对应的子空间序列保持原值，并对其使用Mallat算法进行小波重构，得到与原始信号样本点数相同且已经过滤波的信号；BP神经网络算法模块：对上述滤波信号采用标准的BP神经网络方法进行训练识别，即以孕妇的胎动信号的实际样本对BP神经网络进行训练，BP网络由3层节点构成，取网络的规模为：输入层单元数为25，隐含层单元数为13，输出层单元数为1；输出模块：结合评价标准，对神经网络分类识别信号进行智能分析并输出胎动计数信号至液晶驱动电路，并在出现异常情况时发出报警提示信息。