一种睡眠生理信号监测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种睡眠生理信号监测方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括以下步骤：对生理信号进行分解，生成本征模态分量；将本征模态分量转换至频域得到频域模态分量；获取频域模态分量中的呼吸频带分量和/或心跳频带分量；计算呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量的心跳能量以及频域模态分量的总能量；若呼吸能量与总能量的比值大于呼吸阈值，则呼吸能量对应的本征模态分量为呼吸信号；若心跳能量与总能量的比值大于心跳阈值，则心跳能量对应的本征模态分量为心跳信号。实现了基于能量阈值的呼吸信号和心跳信号的动态提取；充分利用了呼吸信号和心跳信号的差异，可以动态的识别人体的呼吸率和心率，自适应性和准确性更高。

A method, device, electronic equipment and storage medium for monitoring sleep physiological signal

The invention discloses a sleep physiological signal monitoring method, device, electronic device and storage medium, wherein the method comprises the following steps: decomposition of physiological signals, generate the IMFs; the intrinsic mode components are converted to the frequency domain to obtain frequency domain modal components; get the breathing frequency component in the frequency domain modal and / or heartbeat frequency; frequency of breathing heartbeat energy calculation of respiratory and / or heart energy band component and total energy of modal components; if the ratio of respiratory energy and total energy is greater than the threshold for breathing, respiratory signal intrinsic mode components corresponding to the respiratory energy; if the ratio of heart energy and total energy is greater than the heartbeat threshold. The heartbeat signal for intrinsic mode components corresponding to the heartbeat of energy. It realizes the dynamic extraction of respiratory and heartbeat signals based on the energy threshold, and makes full use of the difference between respiratory and heartbeat signals. It can dynamically identify the respiratory rate and heart rate of the human body, and has higher adaptability and accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种睡眠生理信号监测方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及睡眠监测技术，尤其涉及一种睡眠生理信号监测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
人的一生有三分之一的时间在睡眠中度过，提高睡眠质量有助于保障各项生理机能的正常运转，而睡眠质量低下，则严重影响人的健康，使身体免疫力下降、疾病乘虚而入，进而影响个体的学习、记忆、情感等。因此，睡眠质量对人体生理和心理健康的发展非常重要。伴随着社会和科技的进步，现代人生活压力越来越大。不规律的饮食习惯和运动次数的减少，使得人们睡眠质量下降，患睡眠障碍或者精神方面疾病的概率越来越大。因此，监测睡眠质量是非常有必要的。呼吸和心跳是反映人体健康睡眠的重要参数。正常稳定的呼吸和心跳，为人们提供了足够的氧气和血液，让人在睡眠时更加舒适，给人一个高质量的睡眠。通过实时监测呼吸和心跳信号，人们能够了解自己的睡眠状况。因此监测一个人睡眠期间的呼吸和心跳变化，从而分析其睡眠质量，对于科学指导人们睡眠和预防睡眠问题引起的疾病具有重要意义。如图1所示，生理信号一般是通过压力传感器检测人体正常呼吸和心跳运动引起的胸腔微弱波动得到的。由于压力传感器采集到的信号里也包括其他干扰噪声，因此人体生理信号具有微弱、低频、抗干扰能力弱等特点，所以如何从含有噪声的微弱生理信号中采集呼吸和心跳是睡眠监测领域的一个难点。另外，呼吸引起的胸腔波动幅度为1～2cm，心跳引起的胸腔波动幅度为0.5mm，采集的呼吸信号能量远大于心跳信号的能量，因此从生理信号中将呼吸信号和心跳信号分离出来十分困难，需要有效的时频分析算法去分离生理信号。目前普遍使用的时频分析算法包括短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波算法和希尔伯特黄变换算法。傅里叶变换和小波变换都可对数据提供一个简单而有效的变换，但它还是有很多限制的条件，例如：要求是线性、周期性的或是平稳性的信号，否则变换得到的频谱没有物理意义。但是生理信号不符合这些条件，因此对于非线性、非平稳的信号，傅里叶变换和小波变换无法正确掌握这些特性，且往往存有许多的差异，容易造成波谱分析上的错误。希尔伯特黄变换(Hilbert-HuangTransform，HHT)具有随着分析数据的改变而自行调整的可适性，可用于非线性和非平稳的数据分析，因此作为非线性、非平稳信号的人体生理信号适合选用该分析方法。希尔伯特黄变换需要先将数据分解成若干个具有良好对称性质的本征模态分量IMF，再从本征模态分量IMF中识别呼吸、心跳信号。但是在低频范围内，EMD会分解出虚假的IMF，这些IMF没有实际的物理意义。现有技术有采用相关最大准则滤除包含呼吸谐波的IMF，即提取与原始信号相关最大的IMF作为呼吸或者心跳信号，从而提取包含真实呼吸和心跳基频信号的IMF。这种方法存在未充分利用呼吸信号和心跳信号的差异，自适应性和准确性较差，无法动态的识别人体的呼吸率和心率的范围的问题。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种睡眠生理信号监测方法，其能解决现有的从基于压力传感器的生理信号中提取呼吸或者心跳信号的技术未充分利用呼吸信号和心跳信号的差异，自适应性和准确性较差，无法动态的识别人体的呼吸率和心率的范围的问题。本专利技术的目的之二在于提供一种睡眠生理信号监测装置，其能解决现有的从基于压力传感器的生理信号中提取呼吸或者心跳信号的技术未充分利用呼吸信号和心跳信号的差异，自适应性和准确性较差，无法动态的识别人体的呼吸率和心率的范围的问题。本专利技术的目的之三在于提供一种电子设备，其能解决现有的从基于压力传感器的生理信号中提取呼吸或者心跳信号的技术未充分利用呼吸信号和心跳信号的差异，自适应性和准确性较差，无法动态的识别人体的呼吸率和心率的范围的问题。本专利技术的目的之四在于提供一种存储介质，存储有计算机程序，其能解决现有的从基于压力传感器的生理信号中提取呼吸或者心跳信号的技术未充分利用呼吸信号和心跳信号的差异，自适应性和准确性较差，无法动态的识别人体的呼吸率和心率的范围的问题。本专利技术的目的之一采用以下技术方案实现：一种睡眠生理信号监测方法，包括以下步骤：对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量；将所述本征模态分量转换至频域得到频域模态分量；获取所述频域模态分量中的呼吸频带分量和/或心跳频带分量；计算所述呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量的心跳能量以及频域模态分量的总能量；若所述呼吸能量与总能量的比值大于呼吸阈值，则所述呼吸能量对应的本征模态分量为呼吸信号；若所述心跳能量与总能量的比值大于心跳阈值，则所述心跳能量对应的本征模态分量为心跳信号。进一步地，所述呼吸频带分量具体为所述频域模态分量在频带(fc-a，fc+b)Hz内的分量；所述心跳频带分量具体为所述频域模态分量在频带(fc+c，D)Hz内的分量；其中fc为呼吸基准频率，a为第一下差值，b为上差值，c为第二下差值，D为心跳频率上限。进一步地，所述呼吸基准频率具体为所述频域模态分量中能量最大的谱峰所对应的频率值。进一步地，所述睡眠生理信号监测方法还包括以下步骤：若所述呼吸信号的数量大于1个，则对所述呼吸信号进行重构；若所述心跳信号的数量大于1个，则对所述心跳信号进行重构。进一步地，所述对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量，具体为通过经验模态分解法、总体经验模态分解法、互补总体经验模态分解法或快速互补总体经验模态分解法对获取到的生理信号进行分解。进一步地，所述通过经验模态分解法、总体经验模态分解法、互补总体经验模态分解法或快速互补总体经验模态分解法对获取到的生理信号进行分解，包括以下步骤：通过基于神经网络的数据延拓法、极值点延拓法、窗函数法或镜像延拓法预测极值的边界点。进一步地，所述将所述本征模态分量转换至频域得到频域模态分量，具体为通过短时傅立叶变换、Wigner-Ville变换、小波变换或希尔伯特变换将所述本征模态分量转换至频域，得到频域模态分量。本专利技术的目的之二采用以下技术方案实现：一种睡眠生理信号监测装置，包括：分解模块，用于对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量；转换模块，用于将所述本征模态分量转换至频域得到频域模态分量；获取模块，用于获取所述频域模态分量中的呼吸频带分量和/或心跳频带分量；计算模块，用于计算所述呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量的心跳能量以及频域模态分量的总能量；第一判断模块，用于若所述呼吸能量与总能量的比值大于呼吸阈值，则所述呼吸能量对应的本征模态分量为呼吸信号；第二判断模块，用于若所述心跳能量与总能量的比值大于心跳阈值，则所述心跳能量对应的本征模态分量为心跳信号。本专利技术的目的之三采用以下技术方案实现：一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中的程序，所述程序被配置成由处理器执行，处理器执行所述程序时实现上述睡眠生理信号监测方法的步骤。本专利技术的目的之四采用以下技术方案实现：一种存储介质，所述介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述睡眠生理信号监测方法的步骤。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：通过首先从生理信号中提取单频的本征模态分量，然后将本征模拟分量转换到频域进行分析，计算呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种睡眠生理信号监测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量；将所述本征模态分量转换至频域得到频域模态分量；获取所述频域模态分量中的呼吸频带分量和/或心跳频带分量；计算所述呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量的心跳能量以及频域模态分量的总能量；若所述呼吸能量与总能量的比值大于呼吸阈值，则所述呼吸能量对应的本征模态分量为呼吸信号；若所述心跳能量与总能量的比值大于心跳阈值，则所述心跳能量对应的本征模态分量为心跳信号。

【技术特征摘要】
1.一种睡眠生理信号监测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量；将所述本征模态分量转换至频域得到频域模态分量；获取所述频域模态分量中的呼吸频带分量和/或心跳频带分量；计算所述呼吸频带分量的呼吸能量和/或心跳频带分量的心跳能量以及频域模态分量的总能量；若所述呼吸能量与总能量的比值大于呼吸阈值，则所述呼吸能量对应的本征模态分量为呼吸信号；若所述心跳能量与总能量的比值大于心跳阈值，则所述心跳能量对应的本征模态分量为心跳信号。2.如权利要求1所述的睡眠生理信号监测方法，其特征在于：所述呼吸频带分量具体为所述频域模态分量在频带(fc-a，fc+b)Hz内的分量；所述心跳频带分量具体为所述频域模态分量在频带(fc+c，D)Hz内的分量；其中fc为呼吸基准频率，a为第一下差值，b为上差值，c为第二下差值，D为心跳频率上限。3.如权利要求2所述的睡眠生理信号监测方法，其特征在于：所述呼吸基准频率具体为所述频域模态分量中能量最大的谱峰所对应的频率值。4.如权利要求1-3中任一项所述的睡眠生理信号监测方法，其特征在于：还包括以下步骤：若所述呼吸信号的数量大于1个，则对所述呼吸信号进行重构；若所述心跳信号的数量大于1个，则对所述心跳信号进行重构。5.如权利要求1-3中任一项所述的睡眠生理信号监测方法，其特征在于：所述对获取到的生理信号进行分解，生成一个或多个本征模态分量，具体为通过经验模态分解法、总体经验模态分解法、互补总体经验模态分解法或快速互补总体经验模态分解法对获取到的生理信号进行分解。6.如权利要求5所述的睡眠生...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晓亭，单姗，陈亚扣，葛淼，
申请(专利权)人：来邦科技股份公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34