【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于健康检测，具体涉及一种呼吸率估算方法。
技术介绍
1、心电图(electrocardiogram，ecg)是各种生物医学应用中最知名的工具，应用方面包括测量心率，检查心律失常，诊断心脏异常，情绪识别，生物识别等[1]。随着仪器性能和检测技术的不断提高，越来越多的科研工作者开始研究非接触式心电信号的检测方法，微电子技术和集成电路工艺的突破推动了便携式、可穿戴式、无感式心电监测装置的发展。相较于使用湿电极法采集的心电信号，非接触式心电图通常采用电容耦合的原理来采集人体体表电位，该方法的灵敏度增强[2]，但同样对环境噪声的干扰、运动伪迹的存在甚至呼吸过程中电极的微小运动更加敏感。尽管非接触式心电图能够清晰显示p、qrs、t波等特征波形，但是基线漂移带来的波动也会影响分析。
2、呼吸是人体生命存在的征象，是日常综合监护的一项重要内容。呼吸信号通常用肺活量测定法、气描术或容积脉搏波描记术等技术记录。这些技术需要使用可能干扰自然呼吸的设备，并且在某些情况下难以使用，例如动态监测，压力测试和睡眠研究[3]。而在心电图的应用中，基于呼吸活动对心电信号的影响的事实[4]，我们可以无创地从心电信号中提取呼吸信号，进而近似地反映呼吸信号的模式，从而提供足够的呼吸相关信息。心电信号衍生呼吸提取方法是一种有前途的无创呼吸活动监测方法，因为呼吸和心电信号可以同时监测，呼吸可以在没有任何其他信号的情况下从可用的心电源获得[3]。与气体流量计、呼吸绑带等方式相比，非接触式的心电信号监测是一种无感式的监测环境，更能减少对患者自然呼吸的干
3、根据呼吸对记录的心电信号的影响，许多旨在提取呼吸信息的信号处理技术已被开发出来，与记录的呼吸相似的心电衍生波形称为心电衍生呼吸(edr)信号。在edr的研究中，从信号导联数量可以分为多导联和单导联两种类型。基于呼吸周期引起的心脏平均电轴旋转角度振荡模式的方法是一种多导联算法，它利用矢量心电图(vectorcardiogram，vcg)信号，[5,6]来分析心电矢量的偏移来提取edr。而非接触式采集的心电信号并不属于“标准导联”信号，未必能提供心电矢量相关信息。而且多导联心电监护系统中，采用多导联心电可能会以牺牲患者的便利性为代价获得更充分的edr。基于心电图形态变化的edr时间序列方法是一类单导联算法，该方法通过采样隐藏在ecg信号中的呼吸相关特征来生成，如r振幅[7,8]，rs振幅[9]，qrs面积[8,10]和qrs斜率[4]。这些方法的缺点是当心跳频率与呼吸频率之比低于2时可能产生混叠。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于电容耦合原理的非接触式心电图和心率变异性的呼吸率估算方法，以在非接触式心电信号监测进行的同时，不依赖额外设备的使用，提供使用者呼吸速率的估算，这在睡眠期间显得尤为重要。
2、本专利技术提供的基于非接触式心电图和心率变异性的呼吸率估算方法，具体步骤如下：
3、步骤1：对非接触式心电信号进行滤波和去噪处理；
4、步骤2：对经过预处理的心电信号使用两种独立的r波检测器确定心电拍中r波的位置；
5、步骤3：利用r波位置计算心率；
6、步骤4：对心率序列进行非均匀三次样条插值，得到hrv的edr波形；
7、步骤5：对呼吸信号估算呼吸速率。
8、步骤1中，采用0.5～30hz带通滤波器对心电信号处理。同时，利用小波阈值去噪法对信号去除0.5hz以下的低频信息，阈值函数选用无偏风险估计准则，小波基选用‘db6’，分解层级l＝9。
9、步骤2中，使用两种独立的性能稳定的r波检测器确定心电拍中r波的位置，具体为设x＝[x1,x2,...,xi]为r波检测器1得到的序列，设y＝[y1,y2,...,yj]为r波检测器2得到的序列(换算成以秒为单位)，若：
10、|xi-yj|≤20ms， (1)
11、则认为此检测得到的r波正确，将xi/yj插入到r波序列中。
12、步骤3中，通过步骤2的r波序列差分得到。瞬时心率计算公式为：
13、
14、其中，r_r_interval为r-r间期，
15、对于心率序列，若下一瞬时心率大于当前心率的1.5倍，将其视为异常点，从序列中剔除。
16、步骤4中，为了获得原始的类似呼吸的波形，利用三次样条插值法对得到的各心率值进行插值，得到hrv的edr波形。值得注意的是，这里需要使用r波的位置信息进行非均匀插值，以获得edr和参考信号相对应的位置，用于计算性能。
17、步骤5中，呼吸速率的估算采用极值计数法，具体为：
18、(1)对呼吸信号使用频带为0.1～0.5hz的带通滤波，滤波器为10阶的butterworth滤波器；
19、(2)求滤波曲线的极大值和极小值；并且取所有极大值的第3个四分位数q3(第75百分位数)来抑制超大呼吸的影响，然后将0.2×q3作为阈值水平；
20、(3)呼吸循环被认为开始和结束于高于阈值水平的极大值；如果信号恰好包含一个低于0的最小值，并且没有其他极值，那么在高于0.2×q3的两个这样的极大值之间的部分信号被解释为有效的呼吸循环；
21、(4)所有检测到的呼吸周期的平均长度被解释为呼吸频率的倒数。
22、本专利技术还包括基于上述呼吸率估算方法的基于非接触式心电图和心率变异性的呼吸率估算系统。该系统包括5个模块，分别是：心电信号滤波和去噪处理模块，心电拍中r波位置确定模块，心率计算模块，非均匀三次样条插值模块，呼吸速率估算模块。这5个模块分别执行呼吸率估算方法中5个步骤的操作功能。
23、和现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
24、本专利技术方法相对于其他呼吸速率测量方法，能够在便捷型的非接触式心电图基础上进行，利用心电图估算呼吸速率，无需额外的呼吸测量设备，更加有利于构建无感式的生理监测环境，以此实现便携式智慧医疗的家庭应用普及。而且方法的计算复杂度和空间复杂度低，有利于实时估算。
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1.一种基于非接触式心电图和心率变异性的呼吸率估算方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤1中所述对非接触式心电信号进行滤波和去噪处理，包括，采用0.5～30Hz带通滤波器对心电信号处理；同时，利用小波阈值去噪法对信号去除0.5Hz以下的低频信息，阈值函数选用无偏风险估计准则，小波基选用‘db6’，分解层级L＝9。
3.根据权利要求2所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤2中所述使用两种独立的性能稳定的R波检测器确定心电拍中R波的位置，具体为设X＝[x1,x2,...,xi]为R波检测器1得到的序列，设Y＝[y1,y2,...,yj]为R波检测器2得到的序列，换算成以秒为单位，若：
4.根据权利要求3所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤3中所述利用R波位置计算心率，通过步骤2的R波序列差分得到，瞬时心率计算公式为：
5.根据权利要求4所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤5中使用R波的位置信息进行非均匀插值，以获得EDR和参考信号相对应的位置，用于计算性能。
6.根据权
7.基于权利要求1-6之一所述呼吸率估算方法的呼吸率估算系统，其特征在于，包括5个模块，分别是：心电信号滤波和去噪处理模块，心电拍中R波位置确定模块，心率计算模块，非均匀三次样条插值模块，呼吸速率估算模块；5个模块依次执行呼吸率估算方法中步骤1-步骤5的操作功能。
...【技术特征摘要】
1.一种基于非接触式心电图和心率变异性的呼吸率估算方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤1中所述对非接触式心电信号进行滤波和去噪处理，包括，采用0.5～30hz带通滤波器对心电信号处理；同时，利用小波阈值去噪法对信号去除0.5hz以下的低频信息，阈值函数选用无偏风险估计准则，小波基选用‘db6’，分解层级l＝9。
3.根据权利要求2所述的呼吸率估算方法，其特征在于，步骤2中所述使用两种独立的性能稳定的r波检测器确定心电拍中r波的位置，具体为设x＝[x1,x2,...,xi]为r波检测器1得到的序列，设y＝[y1,y2,...,yj]为r波检测器2得到的序列，换算成以秒为单位，若：
4.根...
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