【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理，具体涉及一种心电信号中呼吸波的去除方法、装置、电子设备及产品。
技术介绍
1、现有的心电信号(ecg，electrocardiogram)的测量基本采用三导联测量法，如图1所示，采集电极分别连接在人体的左上肢、右上肢以及右下肢；其中，目标信号通过左、右上肢电极之间的电压差所获得，然后，采集端对其进行滤波和放大，从而观察到心脏在水平方向上的波形；而右下肢级联又名右腿驱动电路，其作用是被采集端进行反向放大，传递给左、右上肢级联采集信号，以对其包含的脉搏波、肌电信号等噪声信号进行共模干扰去除。
2、尽管采用以上测量方法能够去除大部分的干扰信号，但实际采集过程中所得到的信号，一般夹杂着由人体呼吸作用所产生的呼吸波信号，如图2所示，由于ecg信号的频带范围一般为0.05hz～40hz，而呼吸波信号的频带范围为0.1hz～10hz，因此，使用一般的频域滤波器，则无法将呼吸波从心电信号中滤除。
3、目前，现有的呼吸波滤除技术主要有以下三种：(1)通过希尔伯特变换提取瞬时相位，并以此来分解信号成分，从而实现呼吸波的滤除；(2)使用r波间隔的奇异值分解法获取呼吸信息；(3)利用多导联心电信号获取呼吸信息。
4、但是，前述方法存在以下不足：希尔伯特变换提取瞬时相位的方法计算量过大，在采集到心电信号后需要经过长时间的处理，这使得系统的实时性将会受到较大影响，而为了提高系统的实时性，则需要提高硬件处理资源，这就增加了硬件成本；而r波间隔的奇异值分解法相对前者来说，虽然计算量较小，实时性更好，但
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种心电信号中呼吸波的去除方法、装置、电子设备及产品，用以解决现有技术所存在的实时性差以及使用灵活性差的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，提供了一种心电信号中呼吸波的去除方法，包括：
4、获取目标心电信号，并对所述目标心电信号进行r波尖峰检测处理，以在r波尖峰检测处理后，得到所述目标心电信号中的所有r波尖峰点；
5、基于所述目标心电信号中的所有r波尖峰点，生成r波尖峰包络曲线；
6、利用所述r波尖峰包络曲线和所述目标心电信号，进行呼吸波信号估计处理，以在呼吸波信号估计处理后，得到所述目标心电信号中的呼吸波信号；
7、从所述目标心电信号中，去除所述呼吸波信号，以得到去除呼吸波的目标心电信号。
8、基于上述公开的内容，本专利技术在获取到目标心电信号后，先对其进行r波尖峰检测处理，从而得到目标心电信号中的所有r波尖峰点；然后，基于检测到的r波尖峰点，生成r波尖峰包络曲线；接着，利用r波尖峰包络曲线和原始的目标心电信号，来进行呼吸波信号估计，从而得出目标心电信号中的呼吸波信号；最后，从目标心电信号中，去除前述估计得到的呼吸波信号，则可完成目标心电信号中呼吸波的去除。
9、通过上述设计，本专利技术通过检测ecg信号中的r波尖峰点；然后，基于r波尖峰点来生成r波尖峰包络曲线，并以此来实现呼吸波信号的估计；最后，从原始ecg信号中去除估计得到的呼吸波信号，则可得到平整、标准的心电信号；基于此，本专利技术提供了一种全新的呼吸波去除方法，相比于传统技术，运算量小，实时性高，无需增加硬件资源开销，且不受被测者所处环境以及状态的影响，因此，极大的提高了使用的灵活性；由此，本专利技术非常适用于在心电信号去噪领域的大规模应用与推广。
10、在一个可能的设计中，对所述目标心电信号进行r波尖峰检测处理，以在r波尖峰检测处理后，得到所述目标心电信号中的所有r波尖峰点，包括：
11、对所述目标心电信号进行带通滤波处理，得到滤波后的目标心电信号；
12、对滤波后的目标心电信号进行平方运算处理，以在平方运算处理后，得到心电能量信号；
13、获取自适应窗口，并以所述心电能量信号的首端为起点，滑动所述自适应窗口；
14、截取出所述心电能量信号处于当前自适应窗口内的信号，以作为窗口信号序列；
15、根据所述窗口信号序列中的信号波峰点，判断窗口信号序列中是否存在有r波尖峰点；
16、若是，则记录所述窗口信号序列中的r波尖峰点；
17、再次滑动所述自适应窗口，并重新截取出所述心电能量信号处于当前自适应窗口内的信号，直至将所述心电能量信号遍历完毕时，得到所述目标心电信号中的所有r波尖峰点。
18、在一个可能的设计中，根据所述窗口信号序列中的信号波峰点，判断窗口信号序列中是否存在有r波尖峰点，包括：
19、根据所述窗口信号序列，确定出所述当前自适应窗口对应的能量阈值；
20、获取历史r波尖峰点，其中，所述历史r波尖峰点为处于所述心电能量信号中，且位于所述当前自适应窗口之前的最相邻的一个r波尖峰点；
21、判断所述信号波峰点与所述历史r波尖峰点之间的距离，是否大于距离阈值；
22、若否，则判断所述信号波峰点对应的信号幅值，是否大于所述能量阈值；
23、若是，则将所述信号波峰点，作为所述窗口信号序列中的r波尖峰点。
24、在一个可能的设计中，若所述信号波峰点与所述历史r波尖峰点之间的距离大于所述距离阈值，则所述方法还包括：
25、从所述信号波峰点和所述历史r波尖峰点对应的信号幅值中，选取出最大幅值；
26、判断所述最大幅值，是否大于所述能量阈值；
27、若是，则将所述信号波峰点，作为所述窗口信号序列中的r波尖峰点。
28、在一个可能的设计中，基于所述目标心电信号中的所有r波尖峰点，生成r波尖峰包络曲线，包括：
29、对各个r波尖峰点进行三次样条插值处理，以得到各个r波尖峰点对应的三次样条函数；
30、基于各个r波尖峰点对应的三次样条函数，生成各个r波尖峰点对应的三次样条曲线；
31、利用各个r波尖峰点对应的三次样条曲线，生成所述r波尖峰包络曲线。
32、在一个可能的设计中，利用所述r波尖峰包络曲线和所述目标心电信号，进行呼吸波信号估计处理，以在呼吸波信号估计处理后，得到所述目标心电信号中的呼吸波信号，包括：
33、对所述r波尖峰包络曲线进行基线漂移去除处理，得到处理后的r波尖峰包络曲线；
34、根据所述r波尖峰包络曲线、所述处理后的r波尖峰包络曲线以及所述目标心电信号，并按照如下公式(1)，进行呼吸波信号估计处理，以得到所述呼吸波信号；
35、
36、上述公式(1)中，h本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种心电信号中呼吸波的去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标心电信号进行R波尖峰检测处理，以在R波尖峰检测处理后，得到所述目标心电信号中的所有R波尖峰点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述窗口信号序列中的信号波峰点，判断窗口信号序列中是否存在有R波尖峰点，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述信号波峰点与所述历史R波尖峰点之间的距离大于所述距离阈值，则所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标心电信号中的所有R波尖峰点，生成R波尖峰包络曲线，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述R波尖峰包络曲线和所述目标心电信号，进行呼吸波信号估计处理，以在呼吸波信号估计处理后，得到所述目标心电信号中的呼吸波信号，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述目标心电信号进行R波尖峰检测处理前，所述方法还包括：
8.一种心电信号中呼吸波的去除装置，其特征在于，包括
9.一种电子设备，其特征在于，包括：依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取计算机程序，执行如权利要求1～7任意一项所述的心电信号中呼吸波的去除方法。
10.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当指令在计算机上运行时，使计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的心电信号中呼吸波的去除方法。
...【技术特征摘要】
1.一种心电信号中呼吸波的去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标心电信号进行r波尖峰检测处理，以在r波尖峰检测处理后，得到所述目标心电信号中的所有r波尖峰点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述窗口信号序列中的信号波峰点，判断窗口信号序列中是否存在有r波尖峰点，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述信号波峰点与所述历史r波尖峰点之间的距离大于所述距离阈值，则所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标心电信号中的所有r波尖峰点，生成r波尖峰包络曲线，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述r波尖峰包络...
【专利技术属性】
技术研发人员：张兵，任仲远，全文涛，
申请(专利权)人：上海芯圣电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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