一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法.pdf

摘要
申请专利号：	CN201110250129.4	申请日：	2011.08.29
公开号：	CN102955889A	公开日：	2013.03.06
当前法律状态：	授权	有效性：	有权
法律详情：	授权\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20110829\|\|\|公开
IPC分类号：	G06F19/00; A61B5/02	主分类号：	G06F19/00
申请人：	中国科学院力学研究所
发明人：	虞钢; 李明霞; 郑彩云; 何秀丽; 宁伟健
地址：	100190 北京市海淀区北四环西路15号
优先权：
专利代理机构：	北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390	代理人：	胡剑辉
PDF下载：	PDF下载

内容摘要

本发明公开了一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法包括，如下步骤：a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.5——1.5F0、1.5——2.5F0......6.5——7.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从1～7的自然数；e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值θi；f)把ai，fi，θi代入公式即得到原信号等长度的重构信号；其中t＝0:1/fs:4000/fs。本发明重构的波形与原波形在时域上相似度很高。

权利要求书

权利要求书一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法，包括如下步骤：
a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；
b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；
c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；
d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.5——1.5F0、1.5——2.5F0......6.5——7.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从1～7的自然数；
e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值θi；
f)把ai，fi，θi代入公式即得到原信号等长度的重构信号；其中t＝0:1/fs:4000/fs。

说明书

说明书一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法
技术领域
本发明涉及一种针对人体脉搏波以及其他周期性生物医学信号的处理方法。
背景技术
脉诊是我国古老的医学诊断方法，但却存在着主观性强，依赖医者经验的缺点，现代医学要求把脉象的表达与分析客观化、数字化、科学化。脉搏波测量与分析技术也成为当前重要的科研领域。从人体体表测量到的脉搏波和其他周期性生物医学信号，由于各种原因，往往在具有一定规律的同时，有不可避免的带有很多噪声，使得对脉搏波的进一步的分析计算存在一定的难度。
传统的做法是采用各种方法将脉搏波在时域先进行平滑处理，常见的有中值法，直线滑动平均法，五点三次平滑法等(见张志昌《脉搏波的工程分析与临床应用》)。但这些平滑方法的对消除噪声的作用是有限的。例如，中值法和直线滑动平均法对于脉搏波的上升沿平滑效果比较好，但是对于下降沿和波谷位置，平滑后仍有很多噪音。而五点三次平滑法，平滑次数少则平滑效果不好，而平滑次数过多，则会使峰值降低，体型变宽，波形的基本形态产生较大的变动。而通常的滤波技术，例如带通和低通滤波器，仍然不能将通带附近的小功率噪音去除。
发明内容
本专利提出了一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法，该方法能够很好地保留原信号的主要组成部分，同时去除低功率噪音。
为实现以上目标，本发明的一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法包括如下步骤：
a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；
b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；
c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；
d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.5——1.5F0、1.5——2.5F0......6.5——7.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从1～7的自然数；
e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值θi；
f)把ai，fi，θi代入公式即得到原信号等长度的重构信号；其中t＝0:1/fs:4000/fs。
本发明采用若干个余弦函数依次叠加构成，余弦信号所需的频率、幅值、相位等信息，分别从信号的幅频谱(或功率谱)与相频谱中获得；而频谱是采用快速傅里叶变换算法得到，幅值利用脉搏波的幅频谱(或功率谱)峰值间隔均等的特点，采用分区间取最大值的方法获得，频率值为峰值所对应的横坐标，相位是相频曲线中相应横坐标上的相位值，因此，重构的波形与原波形在时域上相似度很高。
附图说明
图1为本发明一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法的计算流程示意图。
图2为基于压力的无创桡动脉脉搏波原始波形图。
图3为对一段原始脉搏波信号进行FFT变换后取幅值平方得到的功率谱图。
图4为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之一。
图5为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之二。
图6为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之三。
其中，1、2、3、4、5、6、7分别为功率谱图中第1、2、3、4、5、6、7个谐波的波峰，5a、6a、7a为实例中原始信号的波形，5b、6b、7b分别为脉搏波相应的重构波形。
具体实施方式
本发明的用于时域特征点提取的人类体表脉搏波信号重构方法，具体实现方法如下：
用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，此种装置一般按照传感器的不同分为压阻式，压电式，和超声波信号等；按照是否侵入人体，分为有创信号和无创信号；按照所测量的位置不同，分为桡动脉信号，颈动脉信号，股动脉信号，和踝动脉信号等。
以上所述各种脉搏波信号都可应用本发明的方法进行重构，并做进一步的计算分析。另外其他的生物体周期性信号，如脑电波，心电波等，也可应用此方法进行重构和进一步计算分析。
记录下的一段平稳脉搏波信号，通过模数转换，放大等预处理存入计算机，就可以利用计算机中的计算程序进行计算了。本发明利用matlab软件中的FFT(快速傅里叶变换)将脉搏波信号转换到频域，其基本计算公式为：其中，N为进行快速傅里叶变换的计算点数，由公式可知：变换到频域后，数据成为一列长度为N的复数序列，所以用于分析的频谱根据不同的需要，有实频谱，虚频谱，幅频谱，相频谱。本发明因为首先分析信号的功率分布，因此先将幅频图做平方处理得到功率谱图，从功率谱图中可以看到，脉搏波的功率谱一般由肉眼可以明显辨别的、间隔均匀的6——8尖峰组成，如图3所示，其中一般第一个幅值最高，后面依次减低，6——8尖峰过后基本不再有明显的功率分布。而由于信号的有限时长，造成不可避免的频谱泄露，所以峰值都有变宽和旁瓣，一般情况下，一个尖峰只在峰值点处包含有一个余弦信号，所以可以看做：原信号由一系列等间隔的余弦信号组成。由于脉搏波信号是由周期性的心动引起，具有一定的周期性，这也与周期信号可以按傅里叶级数进行分解的原理相吻合。
按照功率谱的尖峰有等距排列的特点，先求出最高峰值(即第一峰值)的频率，即原始信号的频率——基频，以此值为间隔，把1至7个尖峰所在范围划分为7个区域，在每个区域内分别求最大值，即分别是7个尖峰的峰值，把峰值大小求方根即是各余弦函数的幅值，峰值对应的频率即是各余弦函数的频率，在相频谱上，求对应频点的值，即各余弦函数的初相位。由于相频曲线变化剧烈，所以频率应尽可能取得准确，在信号长度一定的前提下，宜采用精细度高的频谱，即令变换点数nfft尽可能大。把相应的幅值、频率、相位等参数代入公式则得到重构的信号，重构信号的绝对值具体结合原始信号的绝对值进行标定。
本发明的重构方法由于重构信号保留率原信号中的大功率成分，所以与原信号的波形保持非常高的相似度。而由于个数有限的余弦信号叠加后，波形光滑程度非常好，所以在提取时域特征点的时候有很大的优势，是原来的光滑处理后的数据所不能比拟的。
另外，由于本方法由频域信号提取重构参数，用简单的三角余弦函数重构波形，技术上容易实现，可以由常用的信号处理软件快速完成。适用范围广，由于不管时域波形的形状怎样变化，由于人体心脏周期性的收缩运动，脉搏总是接近周期性的，所以以上方法对于一般人体脉搏波总是适用的(严重心律不齐的状况除外)。
作为本发明的实例，利用本实验室自行搭建的基于压力的脉搏波采集系统采集不同人的桡动脉波形，采样频率446HZ，采样长度4000点，快速傅里叶变换点数取131096，计算软件利用matlab7.0编写计算程序。其基本步骤如下：
为减少频谱泄露的影响，原始信号经过加窗处理，此处为hamming窗。经快速傅里叶变换，得到功率谱图。
求基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0。
以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.5——1.5F0、1.5——2.5F0.......6.5——7.5等7个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从1——7的自然数。
在相频图中，分别求频率fi对应的相位值θi。
把ai，fi，θi代入公式即得到原信号等长度的重构信号其中t＝0:1/fs:4000/fs，即得到原信号等长度的重构信号。重构后的波形图与原始波形图对比如图4、5、6所示，由图可以看出，重构后的波形保持与原始波形非常高的相似度。

资源描述

《一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法.pdf（8页珍藏版）》请在专利查询网上搜索。

1、(10)申请公布号 CN 102955889 A(43)申请公布日 2013.03.06CN102955889A*CN102955889A*(21)申请号 201110250129.4(22)申请日 2011.08.29G06F 19/00(2006.01)A61B 5/02(2006.01)(71)申请人中国科学院力学研究所地址 100190 北京市海淀区北四环西路15号(72)发明人虞钢李明霞郑彩云何秀丽宁伟健(74)专利代理机构北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390代理人胡剑辉(54) 发明名称一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法(57) 摘要本发明公开了一种用于。

2、提取时域特征点的脉搏波重构方法包括，如下步骤：a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.51.5F0、1.52.5F0.6.57.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从17的自然数；e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值i；f)把ai，fi，i代入公式即得到原信号等长度的重构信号；其中t0:1/fs:4000/fs。本发明重构的波形与原波形在时域上相似度很高。(51)Int.Cl.权利要。

3、求书1页说明书3页附图3页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 1 页说明书 3 页附图 3 页1/1页21.一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法，包括如下步骤：a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.51.5F0、1.52.5F0.6.57.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从17的自然数；e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值i；f)把ai。

4、，fi，i代入公式即得到原信号等长度的重构信号；其中t0:1/fs:4000/fs。权利要求书CN 102955889 A1/3页3一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法技术领域0001 本发明涉及一种针对人体脉搏波以及其他周期性生物医学信号的处理方法。背景技术0002 脉诊是我国古老的医学诊断方法，但却存在着主观性强，依赖医者经验的缺点，现代医学要求把脉象的表达与分析客观化、数字化、科学化。脉搏波测量与分析技术也成为当前重要的科研领域。从人体体表测量到的脉搏波和其他周期性生物医学信号，由于各种原因，往往在具有一定规律的同时，有不可避免的带有很多噪声，使得对脉搏波的进一步的分析计算存在。

5、一定的难度。0003 传统的做法是采用各种方法将脉搏波在时域先进行平滑处理，常见的有中值法，直线滑动平均法，五点三次平滑法等(见张志昌脉搏波的工程分析与临床应用)。但这些平滑方法的对消除噪声的作用是有限的。例如，中值法和直线滑动平均法对于脉搏波的上升沿平滑效果比较好，但是对于下降沿和波谷位置，平滑后仍有很多噪音。而五点三次平滑法，平滑次数少则平滑效果不好，而平滑次数过多，则会使峰值降低，体型变宽，波形的基本形态产生较大的变动。而通常的滤波技术，例如带通和低通滤波器，仍然不能将通带附近的小功率噪音去除。发明内容0004 本专利提出了一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法，该方法能够很好地保留原信。

6、号的主要组成部分，同时去除低功率噪音。0005 为实现以上目标，本发明的一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法包括如下步骤：0006 a)采用脉搏波信号测量装置记录下人体体表脉搏波信号，并转换为数字信号；0007 b)通过快速傅里叶变换将所述数字信号转换为功率谱图；0008 c)计算基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0；0009 d)以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.51.5F0、1.52.5F0.6.57.5F07个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从17的自然数；0010 e)在相频图中，分别计算频率fi对应的相位值i；0011 f)把ai，fi，i代入公式。

7、即得到原信号等长度的重构信号；其中t0:1/fs:4000/fs。0012 本发明采用若干个余弦函数依次叠加构成，余弦信号所需的频率、幅值、相位等信息，分别从信号的幅频谱(或功率谱)与相频谱中获得；而频谱是采用快速傅里叶变换算法得到，幅值利用脉搏波的幅频谱(或功率谱)峰值间隔均等的特点，采用分区间取最大值的方法获得，频率值为峰值所对应的横坐标，相位是相频曲线中相应横坐标上的相位值，因说明书CN 102955889 A2/3页4此，重构的波形与原波形在时域上相似度很高。附图说明0013 图1为本发明一种用于提取时域特征点的脉搏波重构方法的计算流程示意图。0014 图2为基于压力的无创桡动脉脉。

8、搏波原始波形图。0015 图3为对一段原始脉搏波信号进行FFT变换后取幅值平方得到的功率谱图。0016 图4为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之一。0017 图5为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之二。0018 图6为原始脉搏波信号和重构脉搏波信号波形对比示意图之三。0019 其中，1、2、3、4、5、6、7分别为功率谱图中第1、2、3、4、5、6、7个谐波的波峰，5a、6a、7a为实例中原始信号的波形，5b、6b、7b分别为脉搏波相应的重构波形。具体实施方式0020 本发明的用于时域特征点提取的人类体表脉搏波信号重构方法，具体实现方法如下：0021 用脉搏波信号测量装。

9、置记录下人体体表脉搏波信号，此种装置一般按照传感器的不同分为压阻式，压电式，和超声波信号等；按照是否侵入人体，分为有创信号和无创信号；按照所测量的位置不同，分为桡动脉信号，颈动脉信号，股动脉信号，和踝动脉信号等。0022 以上所述各种脉搏波信号都可应用本发明的方法进行重构，并做进一步的计算分析。另外其他的生物体周期性信号，如脑电波，心电波等，也可应用此方法进行重构和进一步计算分析。0023 记录下的一段平稳脉搏波信号，通过模数转换，放大等预处理存入计算机，就可以利用计算机中的计算程序进行计算了。本发明利用matlab软件中的FFT(快速傅里叶变换)将脉搏波信号转换到频域，其基本计算公式为：其中。

10、，N为进行快速傅里叶变换的计算点数，由公式可知：变换到频域后，数据成为一列长度为N的复数序列，所以用于分析的频谱根据不同的需要，有实频谱，虚频谱，幅频谱，相频谱。本发明因为首先分析信号的功率分布，因此先将幅频图做平方处理得到功率谱图，从功率谱图中可以看到，脉搏波的功率谱一般由肉眼可以明显辨别的、间隔均匀的68尖峰组成，如图3所示，其中一般第一个幅值最高，后面依次减低，68尖峰过后基本不再有明显的功率分布。而由于信号的有限时长，造成不可避免的频谱泄露，所以峰值都有变宽和旁瓣，一般情况下，一个尖峰只在峰值点处包含有一个余弦信号，所以可以看做：原信号由一系列等间隔的余弦信号组成。由于脉搏波信号是由周。

11、期性的心动引起，具有一定的周期性，这也与周期信号可以按傅里叶级数进行分解的原理相吻合。0024 按照功率谱的尖峰有等距排列的特点，先求出最高峰值(即第一峰值)的频率，即原始信号的频率基频，以此值为间隔，把1至7个尖峰所在范围划分为7个区域，在每个区域内分别求最大值，即分别是7个尖峰的峰值，把峰值大小求方根即是各余弦函数的幅值，峰值对应的频率即是各余弦函数的频率，在相频谱上，求对应频点的值，即各余弦函数的初相位。由于相频曲线变化剧烈，所以频率应尽可能取得准确，在信号长度一定的前提说明书CN 102955889 A3/3页5下，宜采用精细度高的频谱，即令变换点数nfft尽可能大。把相应的幅值、。

12、频率、相位等参数代入公式则得到重构的信号，重构信号的绝对值具体结合原始信号的绝对值进行标定。0025 本发明的重构方法由于重构信号保留率原信号中的大功率成分，所以与原信号的波形保持非常高的相似度。而由于个数有限的余弦信号叠加后，波形光滑程度非常好，所以在提取时域特征点的时候有很大的优势，是原来的光滑处理后的数据所不能比拟的。0026 另外，由于本方法由频域信号提取重构参数，用简单的三角余弦函数重构波形，技术上容易实现，可以由常用的信号处理软件快速完成。适用范围广，由于不管时域波形的形状怎样变化，由于人体心脏周期性的收缩运动，脉搏总是接近周期性的，所以以上方法对于一般人体脉搏波总是适用的(严重心。

13、律不齐的状况除外)。0027 作为本发明的实例，利用本实验室自行搭建的基于压力的脉搏波采集系统采集不同人的桡动脉波形，采样频率446HZ，采样长度4000点，快速傅里叶变换点数取131096，计算软件利用matlab7.0编写计算程序。其基本步骤如下：0028 为减少频谱泄露的影响，原始信号经过加窗处理，此处为hamming窗。经快速傅里叶变换，得到功率谱图。0029 求基频大小，即最高峰值所对应的频率值F0。0030 以此频率值为间隔大小，频率范围划分为0.51.5F0、1.52.5F0.6.57.5等7个区域，在每个区域内分别求最大值ai及相应的频率值fi，i为从17的自然数。0031 在相频图中，分别求频率fi对应的相位值i。0032 把ai，fi，i代入公式即得到原信号等长度的重构信号其中t0:1/fs:4000/fs，即得到原信号等长度的重构信号。重构后的波形图与原始波形图对比如图4、5、6所示，由图可以看出，重构后的波形保持与原始波形非常高的相似度。说明书CN 102955889 A1/3页6图1图2说明书附图CN 102955889 A2/3页7图3图4说明书附图CN 102955889 A3/3页8图5图6说明书附图CN 102955889 A。

展开阅读全文