一种用于呼吸机的滤波方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于呼吸机的滤波方法，包括：获取呼吸机的传感器输出的原始数据；采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据；采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据；其中，N为正整数。首先对传感器输出的数据进行毛刺处理，极大效率的滤除了呼吸机传感器采集到的数据波动，对毛刺处理后的数据采用加权滤波的方法，降低了因纯粹的算术平均引起的误差较大的问题。此外，本发明专利技术还公开一种用于呼吸机的滤波装置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子
，特别是涉及一种用于呼吸机的滤波方法及装置
技术介绍
呼吸机根据治疗方案调整呼吸气体的加压流的一个或者多个流体参数，需要以加压流的流量数据为依据。流量传感器作为采集流量数据的重要硬件装置，其输出数据的精度对呼吸机的气体调整有非常重要的影响。呼吸机根据治疗方案调整呼吸气体的加压流的一个或者多个流体参数，需要以加压流的流量数据为依据。流量传感器作为采集流量数据的重要硬件装置，其输出数据的精度对呼吸机的气体调整有非常重要的影响。目前，对于流量传感器的输出数据进行滤波处理是本领域技术人员采用的提高输出数据精度的方法。该滤波处理方法是通过限幅和递归平均处理方法，在限幅处理环节，由于需要将幅值过大的数据剔除，容易导致受试者因正常呼吸引起的突升数据作为干扰数据被滤除，另外，不同的数据在整个输出数据中的影响权重不同，因此，如果采用递归平均处理就没有考虑到单个数据对于整体数据的权重影响，导致滤波后的输出数据与实际输出数据偏差过大，精度较低。由此可见，如何提高流量传感器输出数据的精度是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于呼吸机的滤波方法及装置。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种用于呼吸机的滤波方法，包括：获取呼吸机的传感器输出的原始数据；采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据；采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据；其中，N为正整数。优选地，N＝3。优选地，所述采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据具体包括：对所述原始数据进行N重处理后输出所述中间数据，所述原始数据作为第1重处理的输入数据，每重毛刺处理的输出数据作为下一重毛刺处理的输入的数据，每重毛刺处理具体包括：S10：设置当前时刻为0，获取由当前时刻开始依次输出的第一数据，第二数据和第三数据；S11：依据当前获取的第一数据，第二数据和第三数据在第一数据和第二数据中分别确定一个输出数据和一个剔除数据；S12：将当前时刻设置为输出第二数据的时刻，获取由当前时刻开始依次输出的第一数据，第二数据和第三数据，返回步骤S11，直至无法获取到输出的数据为止。优选地，所述依据当前获取的第一数据，第二数据和第三数据在第一数据和第二数据中分别确定一个输出数据和一个剔除数据具体为：判断事件(α∪β)∩γ是否为真，如果是，则第一数据为输出数据，第二数据为剔除数据，如果否，则第一数据为剔除数据，第二数据为输出数据；α为事件：第二数据>第一数据且第二数据>第三数据；β为事件：第二数据<第一数据且第二数据<第三数据；γ为事件：min(|第二数据-第一数据|，|第二数据-第三数据|)>H/2，其中，H为恒定流量下传感器输出数据波动幅值的最大值。优选地，所述采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据具体包括：S20：判断所述中间数据的个数是否达到预定个数M；如果是，进入步骤S21，如果否，返回步骤S20；S21：计算第M+j个中间数据和其之前的M-1个中间数据的判定因子以及最大值和最小值；其中，j从0开始；S22：根据所述判定因子、所述最大值和所述最小值的关系确定所述第M+j个中间数据对应的滤波数据；S23：判断第M+j个中间数据是否为最后一个中间数据，如果否，进入步骤S24，如果是，则结束；S24：将j的值加1，返回步骤S21；其中，M为大于1的正整数，所述判定因子Km＝(max-min)/M。优选地，所述根据所述判定因子，所述最大值和所述最小值的关系确定所述第M+j个中间数据对应的滤波数据具体为：若|Km|≤H/M，则所述第M+j个中间数据对应的滤波数据为第M+j个中间数据和其之前的M-1个中间数据的算术平均值；若Km>H/M，则利用最小二乘法计算M个中间数据的斜率Kmb；若所述Kmb>0，则所述第M+j个中间数据对应的滤波数据为若Km<0，则所述第M+j个中间数据对应的滤波数据为 W i = max - X i M × m a x - Σ i = 1 i = M X i ; ]]>其中，Xi为第M+j个中间数据和其之前的M-1个中间数据的第
i个中间数据的值，Wi为Xi对应的权值。优选地，M＝10。优选地，所述斜率为所述最大值与最小值的差值。一种用于呼吸机的滤波装置，包括：获取单元，用于获取呼吸机的传感器输出的原始数据；毛刺处理单元，用于采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据；加权滤波单元，用于采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据；其中，N为正整数。本专利技术所提供的用于呼吸机的滤波方法，首先对传感器输出的数据进行毛刺处理，极大效率的滤除了呼吸机传感器采集到的数据波动，对毛刺处理后的数据采用加权滤波的方法，降低了因纯粹的算术平均引起的误差较大的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种用于呼吸机的滤波方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种当前时刻为0时毛刺处理的原理图；图3为本专利技术实施例提供的当前时刻为输出第三数据的时刻对应的刺处理的原理图；图4为本专利技术实施例提供的一种第一轮加权滤波的方法对应的原理图；图5为本专利技术实施例提供的一种第二轮加权滤波的方法对应的原理图；图6为本专利技术提供的一种用于呼吸机的滤波装置的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护范围。本专利技术的核心是提供一种用于呼吸机的滤波方法及装置。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。图1为本专利技术提供的一种用于呼吸机的滤波方法的流程图。如图1所示，用于呼吸机的滤波方法包括：S1：获取呼吸机的传感器输出的原始数据；S2：采用N重毛刺处理的方法对原始数据进行毛刺处理得到中间数据；S3：采用加权滤波的方法对中间数据进行滤波得到传感器的滤波数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，包括：获取呼吸机的传感器输出的原始数据；采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据；采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据；其中，N为正整数。

【技术特征摘要】
1.一种用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，包括：获取呼吸机的传感器输出的原始数据；采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据；采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据；其中，N为正整数。2.根据权利要求1所述的用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，N＝3。3.根据权利要求2所述的用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，所述采用N重毛刺处理的方法对所述原始数据进行毛刺处理得到中间数据具体包括：对所述原始数据进行N重处理后输出所述中间数据，所述原始数据作为第1重处理的输入数据，每重毛刺处理的输出数据作为下一重毛刺处理的输入的数据，每重毛刺处理具体包括：S10：设置当前时刻为0，获取由当前时刻开始依次输出的第一数据，第二数据和第三数据；S11：依据当前获取的第一数据，第二数据和第三数据在第一数据和第二数据中分别确定一个输出数据和一个剔除数据；S12：将当前时刻设置为输出第二数据的时刻，获取由当前时刻开始依次输出的第一数据，第二数据和第三数据，返回步骤S11，直至无法获取到输出的数据为止。4.根据权利要求3所述的用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，所述依据当前获取的第一数据，第二数据和第三数据在第一数据和第二数据中分别确定一个输出数据和一个剔除数据具体为：判断事件(α∪β)∩γ是否为真，如果是，则第一数据为输出数据，第二数据为剔除数据，如果否，则第一数据为剔除数据，第二数据为输出数据；α为事件：第二数据>第一数据且第二数据>第三数据；β为事件：第二数据<第一数据且第二数据<第三数据；γ为事件：min(|第二数据-第一数据|，|第二数据-第三数据|)>H/2，其中，H为恒定流量下传感器输出数据波动幅值的最大值。5.根据权利要求1或4所述的用于呼吸机的滤波方法，其特征在于，所述采用加权滤波的方法对所述中间数据进行滤波得到所述传感器的滤波数据具体包括：S20：判断所述中间数据的个数是否达到预定个数M；如果是，进入步骤S21，如果否，返回步骤S20；S21：计算第M+j个中间数据和其之前的M-1个中间数据的判定因子以及最大值和最小值；其中，j从0开始；S22：根据所述判定因子、所述最大值和所述最小值的关系确定所述第M+j个中间数据对应的滤波数据；S23：判断第M+j个中间数据是否为最后一个中间数据，如果否，进入步骤S24，如果是，则结束；S24：将j的值加1，返回步骤S21；其中，M为大于1的...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴征，丁锦，刘炜，徐勤鹏，李伟利，
申请(专利权)人：湖南明康中锦医疗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43