一种生理信号提取方法及其系统技术方案

本发明专利技术提供一种生理信号提取方法，所述生理信号提取是指从加速度信号中提取出心跳信号和呼吸信号。所述生理信号提取方法包括：获取加速度信号；计算滤波参数；经滤波后输出呼吸信号和心跳信号。

A physiological signal extraction method and its system

【技术实现步骤摘要】
一种生理信号提取方法及其系统
本专利技术涉及生理信号处理领域，具体涉及一种人体生理信号提取方法及其系统。
技术介绍
人体生理信号可直接反映健康状况，常见的人体生理信号包括心跳、呼吸、体温、血糖、血压等。市面上已有多种多样的生理信号采集设备，如有专门在医院中使用的心电监护仪、水银血压计等；也有适用于用户日常使用的手表类心电采集设备等。心跳和呼吸信号是两种常见且重要的生理参数。目前对心跳信号的采集通常是利用位于胸口处的电极片进行心电的采集，或者通过光电的方式来测量。呼吸信号的采集通常是通过测量鼻气流的压力或温度变化来测量的。在许多慢性病管理对于心跳信号和呼吸信号都提出了长期监测的要求，此外，在体育锻炼或日常生活中，对于心跳信号和呼吸信号的监测也是许多人关注的。如果要同时进行心跳信号和呼吸信号的采集，一种测试方式是通过胸口的电极贴片采集到心电信号，再经一定的算法从心电信号中提取出呼吸信号，但是该方法使用不舒适不方便，不能实现随时随地测量。另一种测试方式是通过加速度传感器来采集的，但现实中采集的加速度信号中除心跳信号和呼吸信号外伴随着各式各样的噪声，并且每个人的每一次测试都面临着不同的噪声来源，单纯设置一个固定的滤波参数显然不能得到真实的呼吸信号和心跳信号。
技术实现思路
本专利技术提供了一种生理信号提取方法及其系统，以解决上述问题。依据本专利技术的一个方面，提供了一种生理信号提取方法，所述生理信号提取是指从加速度信号中提取出心跳信号和呼吸信号。所述生理信号提取方法包括：<br>获取加速度信号；计算滤波参数；经滤波后输出呼吸信号和心跳信号。所述生理信号提取方法在计算滤波参数前还包括进行工频滤波。所述生理信号提取方法在计算滤波参数前还包括频谱能量分析步骤，所述频谱能量分析步骤具体包括：设置时间窗长度、窗口移动步长及两段相邻信号叠加区域占比；按设置的时间窗长度及叠加区域占比从加速度原始信号中截取出两段相邻信号：第一信号和第二信号；分别对第一信号和第二信号进行快速傅里叶变换得到第一处理信号和第二处理信号；对得到的第一处理信号和第二处理信号进行相干函数计算；按设置的步长移动窗口，重复上述计算，得到整个测试时间段的相干性频谱图。所述生理信号提取方法的滤波参数是根据相干性频谱图的边界进行确定的。根据本专利技术的另一方面，提供了一种生理信号提取的系统，所述系统包括：信号采集模块，用于获取加速度信号；信号处理模块，根据加速度信号计算出滤波参数；信号分离模块，加速度信号经滤波后输出心跳信号和呼吸信号。所述信号处理模块包括频谱能量分析单元及滤波参数计算单元。依据本专利技术的实施例，获取加速度信号；进行工频滤波；自适应滤波器中的频谱能量分析单元进行相干性计算得到相干频谱，滤波参数计算单元根据相干频谱确定滤波参数；经低通滤波后输出呼吸信号以及经高通滤波后在进行包络检波输出心跳信号。由于本专利技术实施例采用的滤波参数是根据实时的加速度信号计算得到的，而并非是固定的滤波参数，从而输出的心跳信号和呼吸信号更真实，准确。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种生理信号提取方法的流程图；图2为本专利技术实施例一采集的加速度信号示意图；图3为本专利技术实施例一中的信号处理步骤的详细步骤示意图；图4为图3得到的相干频谱图；图5为本专利技术实施例一中的信号分离步骤的详细步骤示意图；图6为图5输出的呼吸信号示意图；图7为图5输出的心跳信号示意图；图8位本专利技术实施例二提供的一种生理信号提取系统的结构框图。具体实施方式实施例一本专利技术实施例提供了一种生理信号提取方法，具体地，是从加速度信号中提取出心跳信号和呼吸信号两种生理信号的方法。图1示出了本专利技术法实施例提供的一种生理信号提取方法的流程图，所述方法包括：步骤110，信号采集，获取加速度信号。对于加速度信号的获取可从受试者腰腹、胸口、手腕、脖颈、头部、面部等区域采集，可直接利用加速度传感器进行采集，也可采用间接方式获取。图2为采集到的原始的加速度信号示意图，其中横坐标为时间，纵坐标为振幅。步骤120，信号处理，计算滤波参数。在本实施例中，为了提取出呼吸信号和心跳信号，需要对加速度信号进行滤波处理，而步骤120就是为了得到针对步骤110中获取的加速度信号的滤波参数，与现有技术中对于信号的提取始终采用的固定的滤波参数不同。对每次测试的加速度信号进行新的滤波参数的计算，不仅考虑到同一受试者在每次测试过程中的真实发生的干扰噪声对生理信号的影响，也考虑到了不同测试个体间生理信号范围的差异性，通过步骤120给出了排除所述两种影响的解决方案。对于步骤120，更具体地，包含如图3所示的步骤121至步骤124，如下：步骤121，对加速度信号进行工频滤波处理。步骤122，对于经工频滤波后的加速度信号进行两段相邻片段信号S1，S2的选择。首先，设置片断信号选择的参数，包括时间窗长度win，每次计算时窗口移动步长step，以及两段相邻信号的叠加部分占比percentage。例如，在本实施例中，按以下参数进行设置并进行信号的选择：win＝1024点、step＝256点、percentage＝50％。对于本次选取的相邻信号S1、S2进行相干函数的计算，其计算方式如式(1)～(4)所示。式(1)与式(2)首先对信号S1和S2进行快速傅里叶变换；然后通过式(3)计算两路信号的交叉频谱；最后通过式(4)计算出相干函数。步骤123，重复步骤122，按照设置的移动步长移动窗口，选择新的两路相邻信号，重复式(1)～(4)中的计算，直至得到整个测试时间段的相干性频谱图。图4示出了本实施例得到的一段相干性频谱图，其中横坐标为时间，纵坐标为频率。步骤124，根据相干性频谱图确定滤波参数。相干性频谱图可以有效消除加速度信号中与心跳信号和呼吸信号不相关的噪声从而得到清晰的边界。从图4中可清楚看到频率明显地分为了上半部分与下半部分，上半部分与下半部分的频率中间为空白区域，将图4中空白区域的低频阈值确定为低通滤波参数，高频阈值确定为高通滤波参数。步骤120通过一系列的处理得到滤波参数，所述滤波参数包括低通滤波参数和高通滤波参数，所述滤波参数是根据每次采集到的加速度信号的不同而变化的而并非始终为同一值。图1还包括步骤130，信号分离，对加速度信号进行滤波后分别输出心跳信号和呼吸信号。具体地，步骤130包含以下几步：步骤131，低通滤波，对滤波器配置步骤124得到的低通滤波参数，对加速度信号进行低通滤波。步骤133，输出呼吸信号，加速度信号经低通滤波后便可直接输出如图6所示的呼吸信号。与步骤131同时进行的有步骤132，高通滤波，对滤波器配置步骤124得到的高通滤波参数，对加速度信号进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生理信号提取方法，其特征在于，包括：/n信号采集，获取加速度信号；/n信号处理，根据加速度信号计算滤波参数；/n信号分离，经滤波后输出呼吸信号和心跳信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种生理信号提取方法，其特征在于，包括：
信号采集，获取加速度信号；
信号处理，根据加速度信号计算滤波参数；
信号分离，经滤波后输出呼吸信号和心跳信号。


2.根据权利要求1所述的一种生理信号提取方法，其特征在于，所述信号处理还包括对加速度信号进行工频滤波。


3.根据权利要求1所述的一种生理信号提取方法，其特征在于，所述信号处理包括频谱能量分析，所述频谱能量分析包括：
片段信号选择，设置时间窗长度、窗口移动步长以及信号叠加区域占比，从加速度信号中获取两路相邻信号；
对获取的两路相邻信号进行相干函数计算；
按设置的步长移动窗口重复上述片段信号选择和相干性计算，得到整个测试时间段的相干性频谱图。


4.根据权利要求3所述的一种生理信号提取方法，其特征在于，所述根据加速度信号计算滤波参数是指对加速度信号进行频谱能量分析后，根据所述相干性频谱图中频率分布的边界阈值确定滤波参数。


5.根据权利要求1所述的一种生理信号提取方法，其特征在于，所述信号分离...

【专利技术属性】
技术研发人员：王启帆，戴涛，金键，邓研辉，徐现红，王奕刚，吕其元，张亮，
申请(专利权)人：思澜科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51