一种脉搏波的分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种脉搏波的分析方法及装置，该方法包括步骤：步骤1，接收待分析的原始脉搏波；步骤2，对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数；步骤3，选取与原始脉搏波最接近的一个本征模态函数，基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，以该边际谱密度函数的最大频率作为所述原始脉搏波的最大频率输出。本发明专利技术方法是对脉搏波进行频率域分析，可以消除脉搏波在传输过程中，受内脏器官影响而叠加的多种不同频率杂波信号对人体的脉搏波造成的影响，准确度高，可将输出的最大频率作为评价心血管健康状态的生理指标。

A Pulse Wave Analysis Method and Device

The present invention relates to an analysis method and device for pulse wave, which includes steps 1, receiving the original pulse wave to be analyzed, 2, decomposing the original pulse wave and extracting several intrinsic mode functions from the original pulse wave, 3, selecting an intrinsic mode function closest to the original pulse wave, and Hill based on the intrinsic mode function. The maximum frequency of the marginal spectral density function is used as the maximum frequency output of the original pulse wave. The method of the invention is to analyze the pulse wave in frequency domain, which can eliminate the influence of various different frequency clutter signals superimposed by visceral organs on the human pulse wave in the transmission process, and has high accuracy. The maximum output frequency can be used as a physiological index to evaluate the cardiovascular health state.

【技术实现步骤摘要】
一种脉搏波的分析方法及装置
本专利技术涉及信号分析
，特别涉及一种脉搏波的分析方法及装置。
技术介绍
中医理论讲究“望、闻、问、切”四个字，其中切就是通过切脉来诊断人体健康状况。但中医诊断主要是靠经验，没有可以数字化的特征进行分析；西医也常用脉搏的频率来分析人体的心跳状态。然而上述分析均为简单的时域分析，无法描述人体状况的具体特征。另外，目前主要采用傅里叶变换和小波分析方法对脉搏波的特征进行分析，然而这些分析方法很难解决脉搏波在传输过程中，受内脏器官影响而叠加的多种不同频率杂波信号对人体的脉搏波造成的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种脉搏波的分析方法及装置，采用频率域处理方法对非线性非稳态的脉搏波信号进行处理。为了实现上述专利技术目的，本专利技术实施例提供了以下技术方案：一种脉搏波的分析方法，包括以下步骤：步骤1，接收待分析的原始脉搏波；步骤2，对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数；步骤3，选取与原始脉搏波最接近的一个本征模态函数，基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，以该边际谱密度函数的最大频率作为所述原始脉搏波的最大频率输出。进一步地，上述方法中，所述对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数，包括步骤：步骤2-1，提取原始脉搏波x(t)中所有的局部极大值和局部极小值；若某个时刻的值既大于前一时刻的值也大于后一时刻的值，则该时刻的值为局部极大值；若某个时刻的值既小于前一时刻的值也小于后一时刻的值，则该时刻的值为局部极小值；步骤2-2，使用三次样条函数进行拟合，获得上包络线xmax(t)和下包络线xmin(t)，并计算上包络线、下包络线的均值，m(t)＝[xmax(t)+xmin(t)]/2；步骤2-3，用原脉搏波信号x(t)减去均值m(t)，得到一个组件h(t)＝x(t)-m(t)；步骤2-4，判断h(t)是否为本征模态函数，若是，则进入步骤2-5，否则进入步骤2-6；步骤2-5，令I1(t)＝h(t)，r(t)＝x(t)-I1(t)，并判断r(t)是否为单调序列或常值序列，若是则结束，否则以r(t)代替x(t)，并返回步骤2-1；步骤2-6，以h(t)代替x(t)，并返回步骤2-1。另一方面，本专利技术实施例还提供了一种脉搏波的分析装置，包括以下模块：数据输入模块，用于接收待分析的原始脉搏波；数据分解模块，用于对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数；最大频率计算输出模块，选取与原始脉搏波最接近的一个本征模态函数，基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，以该边际谱密度函数的最大频率作为所述原始脉搏波的最大频率输出。与现有技术相比，采用本专利技术方法，具有以下有益效果：1)本专利技术方法是对脉搏波进行频率域分析，可以消除脉搏波在传输过程中，受内脏器官影响而叠加的多种不同频率杂波信号对人体的脉搏波造成的影响，因此准确度高，且可以描述脉搏信号的幅值和频率特征。2)经过实验分析，可将输出的最大频率作为评价心血管健康状态的生理指标，为心血管健康检测提供了新的方法。3)脉搏波的采集为无创式采集，不会对人体造成伤害，且脉搏波的采集方式简单，基于本专利技术的脉搏波分析装置可进行自动分析，无需专业的医护人员，降低了检测人员医疗知识的要求，节省了医疗资源。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的脉搏波分析方法的流程图。图2为提取本征模态函数步骤的流程图。图3为一个脉搏波分解得到9个IMF的示意图。图4a、4c、4e分别为一个健康者的原始脉搏波、IMF、边际谱函数图，图4b、4d、4f分别为一个2型糖尿病者的原始脉搏波、IMF、边际谱函数图。图5为实施例提供的脉搏波分析装置的结构框图。图6为数据分解模块的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，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，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，示意性地展示了本实施例中提供的一种脉搏波的分析方法，包括如下步骤：步骤1，接收待分析的脉搏波，即，将采集到的脉搏波信号作为输入信号x(t)。脉搏波通过信号采集装置采集得到，例如，作为一种采集方式的举例，可以采用红外传感器对脉搏信号进行采集，红外传感器可以采用型号为LTR-309接收器、LTE-302发射器。发射器会发射出红外光，通过受测部位的血液后会有衰减，再利用PPG的红外线接收器接收剩余的红外光，转成电信号。将红外传感器夹到人体的手指即可实现脉搏信号采集。步骤2，对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数。本实施例中，采用HHT对原始脉搏波进行EMD分解。具体地，请参阅图2，对原始脉搏波进行EMD分解包括以下步骤：步骤2-1，提取信号x(t)中所有的局部极大值和局部极小值，为了更好保留原序列的特性，定义局部极大值为时间序列中某个时刻的值，只要满足既大于前一时刻的值也大于后一时刻的值即可。局部极小值的提取同理，即该时刻的值满足既小于前一时刻的值也小于后一时刻的值。步骤2-2，使用三次样条函数进行拟合，获得上包络线xmax(t)和下包络线xmin(t)，并计算上包络线、下包络线的均值m(t)＝[xmax(t)+xmin(t)]/2。步骤2-3，用原脉搏波信号x(t)减去均值m(t)，得到第一个组件h(t)＝x(t)-m(t)；由于原始序列的差异，组件h(t)不一定就是一个固有模态函数(IMF，或称本征模态函数)，如果h(t)不满足固有模态函数的条件，就把h(t)当成原始信号(即，用h(t)代替x(t)提取局部极大值、极小值)，重复步骤2-1～步骤2-3，直到满足固有模态函数的条件为止。满足固有模态函数的两个条件为：1)在整个数据范围内，极值点的个数与零交叉点的个数必须相等或最多相差一个点；2)在任意时刻，由极大值点构成的上包络和由极小值点构成的下包络的均值为零。这时满足固有模态函数条件的h(t)作为一个IMF，令I1(t)＝h(t)，至此成功提取到了第一个IMF。由于剩余的r(t)＝x(t)-I1(t)仍然包含具有更长周期组件的信息，因此可以把它看成新的信号，重复上述过程，依次得到第二个I2(t)，第三个I3(t)，…，当r(t)满足单调序列(可以理解为函数当中的单调函数，因为信号是离散的，所以为单调序列)或常值序列条件时，终止筛选过程，可以认为完成了提取固有模态函数的任务，最后的r(t)称为余项，是原始信号的趋势项。由此可得x(t)的表达式为即本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脉搏波的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，接收待分析的原始脉搏波；步骤2，对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数；步骤3，选取与原始脉搏波最接近的一个本征模态函数，基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，以该边际谱密度函数的最大频率作为所述原始脉搏波的最大频率输出。

【技术特征摘要】
1.一种脉搏波的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，接收待分析的原始脉搏波；步骤2，对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数；步骤3，选取与原始脉搏波最接近的一个本征模态函数，基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，以该边际谱密度函数的最大频率作为所述原始脉搏波的最大频率输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数，包括步骤：步骤2-1，提取原始脉搏波x(t)中所有的局部极大值和局部极小值；若某个时刻的值既大于前一时刻的值也大于后一时刻的值，则该时刻的值为局部极大值；若某个时刻的值既小于前一时刻的值也小于后一时刻的值，则该时刻的值为局部极小值；步骤2-2，使用三次样条函数进行拟合，获得上包络线xmax(t)和下包络线xmin(t)，并计算上包络线、下包络线的均值，m(t)＝[xmax(t)+xmin(t)]/2；步骤2-3，用原脉搏波信号x(t)减去均值m(t)，得到一个组件h(t)＝x(t)-m(t)；步骤2-4，判断h(t)是否为本征模态函数，若是，则进入步骤2-5，否则进入步骤2-6；步骤2-5，令I1(t)＝h(t)，r(t)＝x(t)-I1(t)，并判断r(t)是否为单调序列或常值序列，若是则结束，否则以r(t)代替x(t)，并返回步骤2-1；步骤2-6，以h(t)代替x(t)，并返回步骤2-1。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2-6用以下步骤代替：判断SD是否大于设定值，若是，则以h(t)代替x(t)，并返回步骤2-1，否则进入步骤2-5；其中，h1(k-1)(t)和h1k(t)分别表示两个连续的筛选结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于该本征模态函数进行希尔伯特变换，得到原始脉搏波的边际谱密度函数，包括步骤：步骤3-1，对该本征模态函数做希尔伯特变换，有步骤3-2，构造解析信号zi(t)，式中，αi(t)为幅值，为相位，则有瞬时频率步骤3-3，将原始脉搏波信号可改写为则有把H(ω，t)对时间积分，得到Hilbert边际谱函数为T表示总的数据长度。5.一种脉搏波的分析装置，其特征在于，包括以下模块：数据输入模块，用于接收待分析的原始脉搏波；数据分解模块，用于对所述原始脉搏波进行分解，从原始脉搏波中提取出若干个本征模态函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦海成，李云琴，吴官胜，肖明霞，潘俊涛，许亚杰，
申请(专利权)人：北方民族大学，
类型：发明
国别省市：宁夏,64