基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法技术

本发明专利技术公开基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，包括以下步骤：(1)胚蛋成活性检测时域分析；(2)胚蛋成活性检测频域分析；(3)对胚蛋心跳信号进行分析和处理进而提取特征，依据得到特征和设定的阈值进行比较得出输入胚蛋所属类别，进而实现了胚蛋成活性检测。本发明专利技术对采集到胚蛋心跳信号数据进行分析和处理，充分利用胚胎心跳信号对胚蛋进行稳定、高精度的成活性检测。活性检测。活性检测。

【技术实现步骤摘要】
基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法


[0001]本专利技术属于信号处理与信号分类
，特别涉及基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法。

技术介绍

[0002]禽流感的预防主要通过接种疫苗的手段，目前禽流感疫苗的制备主要通过在鸡蛋胚胎中接种毒株然后增殖培养的方式进行，在毒株胚蛋培养过程中，未剔除的死亡胚蛋会导致毒株增殖培养失败，因此毒株胚蛋的成活性检测与分类对禽流感疫苗的制备具有重要意义。
[0003]心跳信号作为一项能直接反映动物体活性的重要特征，具有简单、真实和客观等优点。前人研究的胚胎心率检测方法在获取胚胎心跳信号的过程中容易引入环境噪声，稳定性差，且对鸡蛋胚胎造成物理损害，这些因素导致了无法使用胚胎心率技术进行自动化胚蛋成活性检测。
[0004]综上所述，目前迫切需要提出一种稳定、高精度的自动化成活性检测方案能对胚蛋进行成活性检测。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，可对采集到胚蛋心跳信号数据进行分析和处理，充分利用胚胎心跳信号对胚蛋进行稳定、高精度的成活性检测。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，包括以下步骤：
[0007](1)胚蛋成活性检测时域分析；
[0008](2)胚蛋成活性检测频域分析；
[0009](3)对胚蛋心跳信号进行分析和处理进而提取特征，依据得到特征和设定的阈值进行比较得出输入胚蛋所属类别，进而实现了胚蛋成活性检测。
[0010]作为优选，步骤(1)中，胚蛋成活性检测时域分析包括以下步骤：
[0011]第一步骤，输入心跳信号序列x(n)，序列长度为N；
[0012]第二步骤，利用设计的高通滤波器对x(n)进行预处理，然后平滑波形，得到处理后的序列z(m)，序列长度为M；
[0013]第三步骤，对z(m)计算出峰值集合F＝{(x1,y1),(x2,y2),...(x
k
,y
k
)}，其中x
k
表示峰值对应横坐标，y
k
为峰值纵坐标，集合F含有k个峰值坐标点；
[0014]第四步骤，对集合F的横坐标作差分，t
l
＝x
l-x
l-1
,1≤l≤k,计算得到横坐标差分集合T作为初步周期集合T＝{t1,t2,...,t
l
}；
[0015]第五步骤，设定周期阈值范围AT剔除异常值，将集合T中的元素t
l
与AT值作比较，大于AT则记为1，否则记为0；
[0016]第六步骤，统计第五步骤中1的个数C并设定心跳周期个数阈值N，将C与N作比较，得出输入信号所属类别。
[0017]作为优选，步骤(2)中，胚蛋成活性检测频域分析，在对胚蛋心跳信号进行频域分析时，包括以下步骤：
[0018]步骤一：对信号进行滤波以去除噪声干扰，这样得到的频谱图能更直观有效地反映出信号的有效频率构成；
[0019]步骤二：对于滤波后的信号，使用汉宁窗对滤波信号进行处理，降低频谱泄露造成的测量误差；
[0020]步骤三：使用傅立叶变换将信号从时域转换到频域，得到信号的频率响应；
[0021]步骤四：在设定频率范围内中提取第一主峰点；
[0022]步骤五：将得到的第一主峰峰值F和设定峰值阈值T比较，得出信号所属类别。
[0023]与现有技术相比，本专利技术所具有的有益效果是：本专利技术对采集到胚蛋心跳信号数据进行分析和处理，充分利用胚胎心跳信号对胚蛋进行稳定、高精度的成活性检测。
附图说明
[0024]图1为按照本专利技术的基于心率阈值的胚蛋成活性检测分类方法的流程图；
[0025]图2为按照本专利技术的胚蛋心跳信号时域分析流程图；
[0026]图3为按照本专利技术的胚蛋心跳信号频域分析流程图。
具体实施方式
[0027]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本专利技术作详细说明。
[0028]本专利技术的实施例公开了基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，其包括以下步骤：
[0029](1)胚蛋成活性检测时域分析；
[0030](2)胚蛋成活性检测频域分析；
[0031](3)对胚蛋心跳信号进行分析和处理进而提取特征，依据得到特征和设定的阈值进行比较得出输入胚蛋所属类别，进而实现了胚蛋成活性检测。
[0032]本实施例中，步骤(1)中，胚蛋成活性检测时域分析包括以下步骤：
[0033]第一步骤，输入心跳信号序列x(n)，序列长度为N；
[0034]第二步骤，利用设计的高通滤波器对x(n)进行预处理，然后平滑波形，得到处理后的序列z(m)，序列长度为M；
[0035]第三步骤，对z(m)计算出峰值集合F＝{(x1,y1),(x2,y2),...(x
k
,y
k
)}，其中x
k
表示峰值对应横坐标，y
k
为峰值纵坐标，集合F含有k个峰值坐标点；
[0036]第四步骤，对集合F的横坐标作差分，t
l
＝x
l-x
l-1
,1≤l≤k,计算得到横坐标差分集合T作为初步周期集合T＝{t1,t2,...,t
l
}；
[0037]第五步骤，设定周期阈值范围AT剔除异常值，将集合T中的元素t
l
与AT值作比较，大于AT则记为1，否则记为0；
[0038]第六步骤，统计第五步骤中1的个数C并设定心跳周期个数阈值N，将C与N作比较，得出输入信号所属类别。
[0039]对于正常鸡蛋胚胎来说，其心跳频率为1～4Hz，当样本序列点数为350时，对应正常心跳信号一个周期序列间隔点数范围约为[15,63]，因此，实验中周期序列间隔点数下限D1取15，周期序列间隔点数上限D2取63。当样本序列长度为350时，由于数据采样率为62.5Hz，对应采样时间Ts为5.6s。Ts时间内对应正常胚蛋心跳周期个数范围为[5.6,22.4]，实验中周期个数上限T2取25，周期个数下限T1作为实际周期阈值。
[0040]实验中，首先，对输入胚蛋信号进行高通滤波去噪；其次，在时域中对滤波后信号求极大值点作为波峰点；再次，对相邻极大值点计算横坐标差分，得到周期间隔；接着，将得到的周期间隔和设定的周期间隔范围[D1,D2]比较，得到统计周期个数Tc；最后，将Tc与实际周期个数阈值范围[T1,T2]比较，合格则为1，否则为0。
[0041]本实施例中，步骤(2)中，胚蛋成活性检测频域分析，在对胚蛋心跳信号进行频域分析时，包括以下步骤：
[0042]步骤一：对信号进行滤波以去除噪声干扰，这样得到的频谱图能更直观有效地反映出信号的有效频率构成；
[0043]步骤二：对于滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)胚蛋成活性检测时域分析；(2)胚蛋成活性检测频域分析；(3)对胚蛋心跳信号进行分析和处理进而提取特征，依据得到特征和设定的阈值进行比较得出输入胚蛋所属类别，进而实现了胚蛋成活性检测。2.根据权利要求1所述的基于心率阈值的胚蛋成活性分类方法，其特征在于，步骤(1)中，胚蛋成活性检测时域分析包括以下步骤：第一步骤，输入心跳信号序列x(n)，序列长度为N；第二步骤，利用设计的高通滤波器对x(n)进行预处理，然后平滑波形，得到处理后的序列z(m)，序列长度为M；第三步骤，对z(m)计算出峰值集合F＝{(x1,y1),(x2,y2),...(x
k
,y
k
)}，其中x
k
表示峰值对应横坐标，y
k
为峰值纵坐标，集合F含有k个峰值坐标点；第四步骤，对集合F的横坐标作差分，t
l
...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿磊，王慧泉，
申请(专利权)人：爱科维申科技天津有限公司，
类型：发明
国别省市：