基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法，在安静特别是睡眠状态下，利用灵敏压电传感器采集呼吸和心跳引起的人身体的微弱运动信号数据，消减干扰信号；通过对采样数据样本的连续更新和分段计算，获知受测者呼吸率和心率；检测过程持续数小时地长时间进行，不断地采集数据，在开始检测后的较短时间内不断地获得计算结果。检测过程不对被测者的生理活动过程产生干扰，容易实施检测，获得稳定、客观、准确的结果，有利于给出真实客观评估，有效帮助提高健康质量。有效帮助提高健康质量。有效帮助提高健康质量。

【技术实现步骤摘要】
基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法


[0001]本专利技术属于人体生物测量
，尤其涉及一种基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法。

技术介绍

[0002]心跳和呼吸是人体生命的基本体征，通过对心跳和呼吸的检测，特别是在安静或睡眠情境下的检测，可以探知身体活动状况，分析评估健康质量，提供改善健康的建议。
[0003]人体微动信号来源于，人在呼吸时胸腔的扩张、收缩运动以及心脏的跳动，引起的身体其它部位的运动；因此人体一直处于运动状态之中，但是相对于肢体运动，呼吸或心跳引起的身体运动非常微弱。
[0004]呼吸信号、心跳信号强度幅值随时间变化形成波形。现有技术是通过比较相邻两个点的数值大小来确定波形处于上升阶段或下降阶段，同时对上升波形和下降波形计数。接着统计波峰与波谷出现的次数，找出呼吸波的波峰值与波谷值，当波峰值或波谷值达到预定义好的阈值时，认为这是一个正常的呼吸事件。
[0005]当存在噪音或其他因素干扰时，呼吸波形不规整，现有技术容易造成误判，出现计数错误，导致计算结果不准确。另外，预定义好的阈值是固定值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法，其特征在于，在安静或睡眠情境下，利用传感器采集人体微动信号，滤除噪声得到混合信号；从所述混合信号中去除心率对应频率的信号，得到呼吸信号，根据呼吸信号持续获得呼吸率；从所述混合信号中去除呼吸率对应频率的信号，得到心跳信号，根据心跳信号持续获得心率值。2.如权利要求1所述基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：1.参数初始化参数初始化包括设置采样频率、采样持续时间、单个样本的采样时长、样本推移的时间步长、初始呼吸率值、初始心率值；2.采样2.1接收来自传感器的数据包，每个数据包包含了一个样本推移的时间步长的采样数据。2.2每个数据包的采样数据按照时序依次拼接，直到达到成单个样本的采样时长，构成一个完整的样本；之后每接收一个新的数据包，删除最先的数据包并将新数据包按时序拼接在上一个样本的末尾，得到新的样本。3.滤波滤除高于心跳频率的高频信号；所述高频信号为大于等于预设阈值的信号。经过高频滤波后的样本数据主要是呼吸与心跳信号的混合信号。4.提取呼吸率值4.1呼吸波形的过滤计算。利用步骤6.1确定的心跳频率，其中首次执行时利用初始心率值，滤除步骤3得到的混合信号中对应频率的信号获得呼吸信号。4.2呼吸计次。根据步骤6.1确定的呼吸频率，其中首次执行时根据初始呼吸率值，确定步骤4.1获得的呼吸信号的分段个数，为单个样本的采样时长内呼吸的次数；在步骤4.1得到的呼吸信号中取一个分段，找到分段内所有的极大值，将其中的最大极大值计为一次呼吸，合计单个样本内的呼吸信号出现的最大极大值个数。5.提取心率值5.1心跳波形的过滤计算。利用步骤6.1确定的呼吸频率，其中首次执行时利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李凌丰，刘子迪，刘智恒，周子杰，綦荣新，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：