一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法技术

本发明专利技术公开了一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，先在待测人员的脉搏处设置光电容积脉搏波检测传感器，得到原始光电容积脉搏波信号，将原始光电容积脉搏波信号进行随机共振，得到第一输出信号Xt，之后对第一输出信号Xt进行固有时间尺度分解，将分解后得到的与噪声置信区间重合的旋转分量作为噪声去除，从而得到精确光电容积脉搏波信号Xt

【技术实现步骤摘要】
一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法


[0001]本专利技术涉及信号处理
，尤其涉及一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法。

技术介绍

[0002]光电容积脉搏波(Photoplethysmography，PPG)信号检测方法是一种基于朗伯-比尔定律的脉搏波检测方法。朗伯-比尔定律是分光光度法的基本定律，它描述了物质对某一波长光吸收的强弱与吸光物质的浓度及其液层厚度之间的关系。在人体中当一定波长的光线照射人体皮肤时，经过组织吸收衰减作用后，穿透光或反射光的光强变化与组织内血流灌注量变化具有相关性，光强的变化即可反映脉搏波的变化，其中包含了大量特征信息，能够提供较为准确的心血管系统状态信息。对测得的PPG信号进行特征提取，便可求得相关心血管信息值。由于该方法不需要昂贵的仪器，且容易测量，因此受到国内外研究人员以及工程科技人员的普遍重视。但是，PPG信号在检测过程中易受环境噪声干扰，如外界的光干扰、基线漂移、工频干扰、运动干扰等。
[0003]在提取PPG特征信号时，应使PPG信号尽可能贴近真实的脉搏波信号，从而得到真实有效的心血管状态数据。光干扰、基线漂移、工频干扰、运动干扰等都存在较为成熟的去除方法，然而，在一些PPG信号数据中，常常可以发现一种突变噪声，这种噪声随机出现且没有固定频率，属外界不确定的噪音干扰，现有的滤波方法难以达到理想效果。该种噪声会对特征信号提取产生严重的干扰，如心率特征信息湮灭在突变噪声干扰中导致检测失败；而现有技术中未有对这种随机突变噪声有效去除的方法。

技术实现思路
<br/>[0004]本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种去除随机突变噪声、提高信号的信噪比以及确保信号信息准确有效的光电容积脉搏波信号特征精确提取方法。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
[0006]一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，先在待测人员的脉搏处设置光电容积脉搏波检测传感器，得到原始光电容积脉搏波信号u(t)，将原始光电容积脉搏波信号u(t)进行随机共振，得到第一输出信号X
t
，之后对第一输出信号X
t
进行固有时间尺度分解，将分解后得到的与噪声置信区间重合的旋转分量作为噪声去除，从而得到精确光电容积脉搏波信号X
t
’
。
[0007]作为上述技术方案的进一步改进：
[0008]对原始光电容积脉搏波信号进行随机共振包括以下步骤：
[0009]S1：用于随机共振处理的设备接收光电容积脉搏波检测传感器的原始光电容积脉搏波信号u(t)；
[0010]S2：设原始光电容积脉搏波信号为u(t)＝s(t)+ξ(t)，其中s(t)为真实光电容积脉搏波信号，ξ(t)是强度为D，均值为0的噪声信号；
[0011]构建光电容积脉搏波信号和噪声信号的双稳随机共振系统，并由郎之万方程描述为其中，是双稳随机共振系统中双稳态势函数导数，设双稳态势函数为 F(x)＝-ax2+bx4，a＞0，b＞0，则
[0012]S3：采用变步长随机共振的方式，设置步长λ＞1/50f，调整a、b、λ设定值直至随机共振设定参数、PPG信号与噪声信号三者达到协同状态，双稳随机共振系统输出第一输出信号X
t
。
[0013]对第一输出信号X
t
进行固有时间尺度分解包括以下步骤：
[0014]S1：用于固有时间尺度分解的设备接收第一输出信号X
t
；
[0015]S2：将B作为基线提取算子，则P＝(1-B)作为固有旋转提取算子，作用于第一输出信号Xt得到X
t
＝BX
t
+PX
t
＝B
t
+P
t
，B
t
是基线信号，P
t
是固有旋转信号；
[0016]在Xt的取值范围内，用极值点τ
k
进行区间划分，k＝1，2，3......，并定义τ0＝0，设在[0，τ
k
] 上定义了B
t
和P
t
，X
t
在[0，τ
k+2
]上有意义，则在区间[τ
k
，τ
k+1
]上定义基线提取算子为：
[0017][0018]其中：d取值为0.5；
[0019]得到
[0020]S3：将步骤S2得到的X
t
作为输入信号再次重复步骤S2，直至产生单调信号，从而得到精确的光电容积脉搏波信号X
t
’
。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0022]本专利技术的光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，先在待测人员的脉搏处设置光电容积脉搏波检测传感器，得到原始光电容积脉搏波信号u(t)，将原始光电容积脉搏波信号u(t)进行随机共振，从而充分利用随机共振在微弱信号提取领域的优势，提高了原始的光电容积脉搏波信号u(t)的信噪比，得到第一输出信号X
t
。之后对第一输出信号X
t
进行固有时间尺度分解，主要是求出各层旋转分量的能量密度与平均周期的对数分布，对于噪声的置信区间进行比较，把置信区间重合点对应的旋转分量认为是噪声进行去除，即可以将环境中的不确定噪音进行针对性去除，相较于第一输出信号X
t
大大提高了精确度，从而得到精确光电容积脉搏波信号X
t
’
，保证重要的脉搏信息不会被噪声所掩盖。这种提取方法计算量小、运行速度快、检测精度得到了提高，因此运行效率高且易于实现。
附图说明
[0023]图1是原始光电容积脉搏波信号的示意图；
[0024]图2是第一输出信号的示意图；
[0025]图3是对第一输出信号进行固有时间尺度分解的示意图；
[0026]图4是精确光电容积脉搏波信号的示意图。
具体实施方式
[0027]为了便于理解本专利技术，下文将结合说明书附图和较佳的实施例对本文专利技术做更全面、细致地描述，但本专利技术的保护范围并不限于以下具体实施例。
[0028]实施例：
[0029]本实施例的光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，先在待测人员的脉搏处设置光电容积脉搏波检测传感器，得到原始光电容积脉搏波信号u(t)。将原始光电容积脉搏波信号u(t)进行随机共振，从而充分利用随机共振在微弱信号提取领域的优势，提高了原始的光电容积脉搏波信号u(t)的信噪比，得到第一输出信号X
t
。之后对第一输出信号X
t
进行固有时间尺度分解，主要是求出各层旋转分量的能量密度与平均周期的对数分布，对于噪声的置信区间进行比较，把置信区间重合点对应的旋转分量认为是噪声进行去除，即可以将环境中的不确定噪音进行针对性去除，相较于第一输出信号X
t
大大提高了精确度，从而得到精确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，先在待测人员的脉搏处设置光电容积脉搏波检测传感器，得到原始光电容积脉搏波信号u(t)，其特征在于：将原始光电容积脉搏波信号u(t)进行随机共振，得到第一输出信号X
t
，之后对第一输出信号X
t
进行固有时间尺度分解，将分解后得到的与噪声置信区间重合的旋转分量作为噪声去除，从而得到精确光电容积脉搏波信号X
t
’
。2.根据权利要求1所述的光电容积脉搏波信号特征精确提取方法，其特征在于，对原始光电容积脉搏波信号进行随机共振包括以下步骤：S1：用于随机共振处理的设备接收光电容积脉搏波检测传感器的原始光电容积脉搏波信号u(t)；S2：设原始光电容积脉搏波信号为u(t)＝s(t)+ξ(t)，其中s(t)为真实光电容积脉搏波信号，ξ(t)是强度为D，均值为0的噪声信号；构建光电容积脉搏波信号和噪声信号的双稳随机共振系统，并由郎之万方程描述为其中，是双稳随机共振系统中双稳态势函数导数，设双稳态势函数为F(x)＝-ax2+bx4，a＞0，b＞0，则S3：采用变步长随机共振的方式，设置步长λ＞1/50f，调整a、b、λ设定值直至随机共振设定参数、PPG信号与噪声信号三者达到协同状态，双稳随机共振系统输出第一输出信号X
t
。3.根据权利要求1所述的光电容积脉搏波信号特征精确提取方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋毅，黄兵，梁运华，易维，肖勇，段芳铮，尹骏刚，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司检修公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：