[发明专利]带有噪声的实时生理数据信号数据处理方法

摘要

本发明涉及一种带有噪声的实时生理数据信号数据处理方法，从已经匹配好的蓝牙设备中，获取固定长度的实时生理数据信号模式的生理数据，并进行加密，通过蓝牙通信传到实时生理数据处理设备对应的应用程序中。本发明提供了一种带有噪声的实时生理数据信号数据处理方法，是一种快速，精度高的信号重构算法，通过这种算法，能够有效的消除由于各种运动造成的噪声，并且该算法针对手机和嵌入式设备做了相应的优化处理，能够顺畅的完成数据获取，数据分析和数据存储及加密的操作。

主权项

一种带有噪声的实时生理数据信号数据处理方法，其特征在于步骤包括：从已经匹配好的蓝牙设备中，获取固定长度的实时生理数据信号模式的生理数据，并进行加密，通过蓝牙通信传到实时生理数据处理设备对应的应用程序中；应用程序首先检查，数据的完整性，通过计算Sha1的校验位检测,如果没有问题，解密数据然后则进入步骤b，否则进入步骤a；步骤a：丢弃接受到的数据，向蓝牙设备发出新的数据请求；步骤b:从检查通过的数据包中，根据蓝牙通信的协议及规定好的数据格式，将数据提取出来，对这段数据做频谱分析,如果频谱结果符合规定的Profile,进入下一阶段；不符合规定的Profile,被丢弃；将数据进行做ButterWorth滤波处理，ButterWorth滤波参数是Profile中的中值频率的数据采样频率；如果通过ButterWorth Filter的数据没有纵轴上的漂移，这个能够通过比较每50个数据的极小值连接的两条直线，如果这条直线和水平线平行或者和水平线的夹角的绝对值不超过5度，则认为这次采样中没有要处理的运动漂移，进入步骤c,否则，如果有超过阈值的运动漂移，进入步骤d；步骤c:对ButterWorth filter过滤的数据做反傅里叶变换，抽取最大的频谱和第二大的频谱来检验二者的频率是否接近双倍的关系，如果误差在5％的范围之内，认为生理数据已经获得成功，否则数据不合要求，丢弃；步骤d:首先，对数据进行多通道数据重构，在一般的情况下，数据仅包含一个通道，在这种情况下，数据通过从单一的通道中通过不同的采样延时来构造多通道数据，重构完毕之后，通过fastICA算法来做盲源分离，在这里，不可事先预估的运动是一个信号源，通过独立分量分析的方法来估计这种源来纠正运动产生的数据偏差，有可能返回的数据源有多个，而由运动源的特点是纵轴上的移动，同时这个信号是一个平稳的低频信号，这种特点使它区别于其他的信号，通过简单的频谱分析，计算最大的频率信号，如果小于1Hz，就基本上认定是运动源信号。找到之后，也可以通过在原始信号中消除这种信号之后，看是否新得到的信号是否在纵轴上的位移是否减小到阈值之内，如果在阈值之内，则我们认为运动造成的位移已经得到消除，否则，认为数据纠正失败。