【技术实现步骤摘要】
生理信号处理设备
本专利技术涉及信号处理
，尤其是涉及一种生理信号处理设备。
技术介绍
常见的生理信号例如心电信号、心冲击信号、脉搏波信号等容易受到人体及环境等诸多因素的影响，其有着以下特点：直接从人体检测的生理信号的幅值一般都比较小，都是毫伏级的信号；由于生理信号本身比较弱，再加上人体又是一个很复杂的整体，因此信号易受到噪声的干扰，例如传感器本身的噪声，检测时伴随的肢体动作，精神紧张等；除了人体产生的声音信号以外，其他的生理信号的频率一般都比较低，一般在0.01～100Hz之间。在通过放大电路采样之后的生理信号，由于系统内部和外部存在的干扰，以及其他的噪声影响，会在得到的数据中混入干扰信号，因此需要采用一定的方法最大限度的消除混入数据中的干扰信号，以保证采集数据的有效性。数字滤波是消除噪声的一种有效方法，但是一般的数字滤波有个很大的缺点。运动伪迹是生理信号的主要干扰源之一，当检测过程中出现运动伪迹时，有效信号易出现异常的尖峰或者波谷，传统的数字滤波只能对这类噪声信号进行一定的抑制，并不能完全消除它造成的干扰。...
【技术保护点】
1.一种生理信号处理设备，其特征在于，包括存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存储在所述存储器中的一个或多个计算机程序；所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中；所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，执行如下步骤：/n获取生理信号，所述生理信号为节律性的人体生理信号；/n识别所述生理信号的特征点，所述特征点包括波峰特征点和波谷特征点；获取所述特征点的信号值和/或所述特征点与所述特征点的相邻特征点的间距；/n根据所述特征点的信号值和/或所述特征点与所述特征点的相邻特征点的间距判断所述生理信号中是否存在异常特征点；/n若存在所述异常特征点...
【技术特征摘要】
1.一种生理信号处理设备，其特征在于，包括存储器以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于执行存储在所述存储器中的一个或多个计算机程序；所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中；所述一个或多个处理器在执行所述一个或多个计算机程序时，执行如下步骤：
获取生理信号，所述生理信号为节律性的人体生理信号；
识别所述生理信号的特征点，所述特征点包括波峰特征点和波谷特征点；获取所述特征点的信号值和/或所述特征点与所述特征点的相邻特征点的间距；
根据所述特征点的信号值和/或所述特征点与所述特征点的相邻特征点的间距判断所述生理信号中是否存在异常特征点；
若存在所述异常特征点，从所述生理信号中剔除异常信号片段后，将所述生理信号中的剩余信号进行拼接以获得第一信号；所述异常信号片段为包含所述异常特征点且不包含正常特征点的波峰片段或波谷片段，所述正常特征点为不是所述异常特征点的特征点。
2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理器在执行所述识别所述生理信号的特征点之前，还用于执行如下步骤：
获取所述生理信号的门限阈值，所述门限阈值为所述生理信号的能量均值；
所述处理器在执行所述识别所述生理信号的特征点的过程中，具体执行如下步骤：
获取所述生理信号的搜索区间，所述搜索区间的起始点为所述生理信号的起点，所述搜索区间的长度小于或等于一个波长范围；
获取所述生理信号的搜索区间内的初始特征点，所述初始特征点为所述搜索区间内的第一个最小信号值或最大信号值的特征点；
根据所述初始特征点和所述门限阈值，在所述生理信号中识别其他特征点，以获得所述生理信号的全部特征点。
3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，所述处理器在执行所述根据所述初始特征点和所述门限阈值，在所述生理信号中识别其他特征点，获得所述生理信号的全部特征点的步骤的过程中，具体执行如下步骤：
获取从所述搜索区间的起始点到所述初始特征点之间的信号极值，所述信号极值为所述搜索区间内的第一个最大信号值或最小信号值，所述信号极值与所述初始特征点的信号值的极性相反；
判断所述信号极值的绝对值是否大于所述门限阈值；
若所述信号极值的绝对值大于所述门限阈值，判断所述信号极值对应的信号点与所述初始特征点之间的时间间距是否处于预设间距范围内；
若是，确定所述信号极值对应的信号点为特征点；
以所述初始特征点为起始点进行差分查找，获得极值点，从所述极值点中确定所述生理信号的特征点；其中，所述特征点的信号值的绝对值大于所述门限阈值，所述特征点的信号值与所述初始特征点的信号值之间的绝对值之差小于预设差值阈值，并且所述波谷特征点和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周奎，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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