一种基于小波分解与重构的脉搏波提取方法和采集系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于小波分解与重构的实现人体脉搏波采样信号中直流分量和交流分量分离的方法及脉搏信号采集系统，该系统通过设定采样频率在100Hz～200Hz的范围内，自动选择小波分解和重构的层数，首先将原始采样数据序列中的直流分量分离出来，并取直流分量序列进行算术平均值作为幅值恒定的直流信号，以此直流信号从原始采样数据序列中分离出幅值和相位均较稳定的交流信号（脉搏波），供血压计算、血氧监测、血流动力PWV监测等应用使用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及脉搏信号提取的电子信息
，特别是涉及一种利用小波分析， 从采样数据中提取脉搏波信号的方法，可以较方便地在单片机(如ARM7 )上实现。
技术介绍
在医疗电子领域，很多场合需要从传感器的采样数据中分离和提取出人体的脉搏 波信号，典型的应用如下： (1) 基于"示波法"的无创血压测量，用于从压力传感器的采样数据中分离和提取脉搏 波信号，以便形成脉搏波信号的包络曲线，进行血压计算； (2) 基于光电容积描记（PPG)法的无创血氧测量或PWV监测，从血氧传感器的采样数据 中分离和提取光电容积脉搏波，把采样数据分成两部分：直流分量和交流分量，其中交流分 量就是PPG脉搏波。 通常从传感器的采样数据中分离和提取所需的脉搏波的方法有两种，这两种方法 的基本思路都是先求出采样数据中的直流分量，然后用每个采样点的值减去直流分量，得 到交流分量。 第一种方法：考虑到脉搏信号的波形特征是一个周期性的交流信号，在数据采样 阶段，可以把传感器的采样时间设定较长，以便能够采集多个脉搏波，但是难以控制传感器 的采样时间窗口长度正好是脉搏波周期的整数倍。假设脉搏波每个周期对应的采样数据是 R个，一次采样的数据有N个，那么可能形成的等式为：N = R*s + k，其中s是采样到的脉 搏波的个数，〇 < k < R。当s足够大时，即使k值不为0或R，计算出N个采样点的算术平 均值，作为直流分量，显然这个直流分量存在一定的误差，然后用采样数据减去直流分量， 就得到了交流分量。一方面计算出来的直流分量存在一定的误差，这个误差将导致交流分 量的计算不准确，因为交流分量的幅度通常只有直流分量幅度的〇. 5%。左右，因而直流分量 中很小的误差，经过运算以后反映到交流分量上就是一个很大的误差；另一方面欲减小直 流分量的计算误差，必须加大采样时间，这在很多应用场合是不允许的，例如上述"示波法" 的血压测量，当连续采样多个脉搏波时，此时的袖带压力值下降很大，若基于这一组采样数 据进行直流信号的处理，则实时性将变差，导致直流分量计算不准确，从而也不能获得准确 的交流分量。基于这两方面的考虑，这种方法不太可能取得理想的效果。 第二种方法：采用FFT的方法，把采样到的数据序列X (n)变换到频域X (k)，然后 仅保留频域序列的X (0)值，序列的其他值全部清0,形成一个新的序列Xl，最后对新的频域 序列Xl做FFT反变换，得到一个新的时域的数据序列xl，那么xl就是采样数据包含的直流 分量。采样数据序列X减去其直流分量序列xl，就得到了交流分量。这种方法适合于采样 样本数据中直流分量幅度值比较恒定的情况，这使得该方法的使用有很大的局限性，例如， 若采样数据的直流分量的幅度不是一个恒定值，而是随时间的变化而变大或变小，那么这 样的直流分量经过FFT变换到频域时，将包含丰富的谐波，从而使直流分量的分离变得十 分困难，同时获取交流分量也将变得十分困难。 针对上述两种方法的局限性和不足，本专利技术提出了一种基于小波分解与重构，用 于分离和提取采样数据中的直流分量的方法和脉搏波的数据采集系统，可以克服以上不 足。同时，在完成采样信号数据的小波分解的步骤以后，可以在小波域根据需要进行去噪处 理，最后进行小波重构输出所真实的信号。小波分解、去噪、重构的处理过程，充分体现了小 波分析方法的优越性。 小波的分解与重构过程需要四个FIR滤波器fl，f2, f3, f4,它们分别为： L〇_D (低通分解滤波器n) HI_D (高通分解滤波器f2) L0_R (低通重构滤波器f3) HI_R (高通重构滤波器f4)。 假设输入信号序列x(n)的长度为N，其频谱带宽的宽度为B0。低通分解滤波器fl 是一个半带低通的FIR滤波器，当它作用于输入信号序列X (n)时，将滤除信号中超过B0/2 的所有频率分量；高通分解滤波器f2也是一个半带高通的FIR滤波器，当它作用于输入信 号序列x(n)时，将滤除信号中低于B0/2的所有频率分量。 假设采样的数据序列为X，那么对该序列进行离散小波分解的步骤为：首先将序 列X与滤波器fl进行卷积运算并下采样（down sampling)，输出结果为序列X的近似分量 al，由于下采样使得序列al的长度为序列X长度的一半。接着将序列X与滤波器f2进行卷 积运算并下采样，输出结果为序列X的细节分量dl，同样地因下采样使得序列dl的长度为 序列X长度的一半。此时信号序列al和dl在小波域，可以根据需要进行去噪处理，即小波 去噪。小波重构是分解的逆过程，先用序列al上采样后的新序列（长度是al的2倍）与滤 波器f3进行卷积，输出重构的低频分量，接着用序列dl上采样后的新序列（长度是的dl的 2倍)与滤波器f4进行卷积，输出重构的高频分量，最后将重构的低频分量序列与重构的高 频分量序列相加，即得到重构后的序列，理论上其波形和相位信息应与输入的序列X相同。 如果继续对序列al进行小波分解，其输出的近似分量和细节分量的序列分别为 a2、d2,注意序列a2、d2的长度均减小为上一层序列al或dl长度的一半。同样地，若继续 分解到第j层，输出的近似分量和细节分量的序列分别为aj、dj，注意序列aj、dj的长度均 减小为上一层近似分量序列或细节分量序列长度的一半。 表1列出了一个进行8层小波分解的过程以及每层小波分解的输入和输出序列及 其长度。 表 1【主权项】1. 一种基于小波分解与重构的人体脉搏波采集系统，实现对人体的脉搏信号的采集和 处理，其特征是：脉搏波采集系统由一个传感器与采样电路模块、一个采样频率控制模块、 一个小波分解与重构模块以及一个直流分量和交流分量分离模块共四个模块组成，该系统 的采样频率乂取值范围为l〇〇Hz〈=X<=200Hz。2. -种基于小波分解与重构的人体脉搏波信号提取方法，实现对输入的原始采样数据 序列中的直流分量和交流分量的分离，其特征是：对输入信号序列x进行多分辨率的小波 分析，计算小波分解的层数j的公式为，其中ceil(c)表示取大于或等于 浮点数c的最小整数，X为脉搏波采集系统设定的采样频率。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征是：当脉搏波采集系统设定的采样频率为乂 二 100Hz时，小波分解的层数为8,当采样频率满足100Hz〈X<=2〇〇Hz时，小波分解的层数为 9,小波分解与重构模块按设定的层数j=8或j=9进行小波分解与重构。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征是：对输入信号序列x进行多分辨率的小波分 析，实现求取序列x中直流分量，在小波分解过程中只使用低通分解滤波器而不使用高通 分解滤波器，在小波重构过程中只使用低通重构滤波器而不使用高通重构滤波器。5. 根据权利要求2所述的方法，其特征是：通过小波分解和重构的方法，得到的输入信 号序列中包含的直流分量的序列z，以序列z的算术平均值作为输入信号序列中的幅值稳 定的直流信号。6. 根据权利要求1所述的系统，其特征是：根据系统的采样频率控制模块设定的不同 采样频率，小波分解与重构模块具有自动选择相应的分解层数的功能，选择的依据是权利 要求2中的小波分解层数计算公式。7. 根据权利要求2所述的方法，其特征是：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波分解与重构的人体脉搏波采集系统，实现对人体的脉搏信号的采集和处理，其特征是：脉搏波采集系统由一个传感器与采样电路模块、一个采样频率控制模块、一个小波分解与重构模块以及一个直流分量和交流分量分离模块共四个模块组成，该系统的采样频率取值范围为100Hz<=<=200Hz。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿浩正，
申请(专利权)人：瞿浩正，
类型：发明
国别省市：北京;11