一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取人体出现了室颤时的信号；对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型包括不可电击室速信号和室颤信号。在本技术方案中，通过不可电击室速信号和室颤信号的频率含量不同的特点，基于不可电击室速信号和室颤信号的频率含量，能够有效区分不可电击室速信号和室颤信号，从而降低对不可电击室速信号误识别的概率。速信号误识别的概率。速信号误识别的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及信号处理
，尤其涉及一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]心脏性猝死(SCD)是指由于心脏原因引起的意外死亡，在急性症状开始的一小时内发生心脏骤停，导致脑血流的突然中断，出现意识丧失，患者如经及时救治可以存活否则将会发生生物学死亡。室颤是一种由于心室中出现的多个异常兴奋灶引起的恶性心律失常，其是造成SCD的主要原因，当人体出现了室颤，在最短的时间内实施除颤是唯一有效的治疗方式。在识别室颤的过程中可能会有一些不可电击信号引发误识别，这种误识别势必会造成无法挽回的危害，在被误识别的信号中，不可电击室速占据很大比例，故降低对不可电击室速的误识别率，可以大大提高除颤的有效性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质，可以解决现有技术中的对不可电击室速信号误识别的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种信号识别方法，所述方法包括：
[0005]获取人体出现了室颤时的信号；
[0006]对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；
[0007]基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。
[0008]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，包括：基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算得到每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差；基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型。
[0009]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型，包括：基于所述每个时间点对应的第一标准差，计算所述每个时间点对应的第一标准差之间的第二标准差，并计算所述信号的波峰平均间距以及波谷平均间距；根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型。
[0010]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型，包括：根据所述第二标准差与标准差阈值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型。
[0011]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述第二标准差与标准差阈
值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型，包括：当波谷平均间距不小于波谷平均间距阈值，波峰平均间距大于波峰平均间距阈值，且每个时间点对应的标准差之间的标准差小于标准差阈值时，则所述信号为不可电击室速信号；当波谷平均间距小于波谷平均间距阈值，且每个时间点对应的标准差之间的标准差小于标准差阈值时，则所述信号为室颤信号。
[0012]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算得到每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差，包括：将第i个时间点对应的不同频率段的频率含量作为矩阵的第i行元素，得到矩阵；计算矩阵的每一行元素之间的标准差，得到N个第一标准差，其中，N个第一标准差分别对应于不同时间点对应的不同频率段的频率含量之间的标准差。
[0013]结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于所述每个时间点对应的第一标准差，计算所述每个时间点对应的第一标准差之间的第二标准差，包括：将所述每个时间点对应的第一标准差作为向量的元素，构成向量；计算向量内每个元素之间的标准差，得到第二标准差。
[0014]为实现上述目的，本专利技术第二方面提供一种信号识别装置，所述装置包括：
[0015]获取模块：用于获取人体出现了室颤时的信号；
[0016]分析模块：用于对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；
[0017]识别模块：用于基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。
[0018]为实现上述目的，本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0019]获取人体出现了室颤时的信号；
[0020]对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；
[0021]基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。
[0022]为实现上述目的，本专利技术第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0023]获取人体出现了室颤时的信号；
[0024]对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；
[0025]基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。
[0026]采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：
[0027]本专利技术提供一种信号区分方法，通过对信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差，并计算第一标准差之间的第二标准差，以及计算所述信号的波峰平均间
距以及波谷平均间距，根据第二标准差与标准差阈值比较、波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，区分出该信号为不可电击室速信号还是室颤信号。在本技术方案中，通过不可电击室速信号和室颤信号的频率含量不同的特点，基于不可电击室速信号和室颤信号的频率含量，能够有效区分不可电击室速信号和室颤信号，从而降低对不可电击室速信号误识别的概率。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]其中：
[0030]图1为本专利技术实施例中一种信号识别方法的流程示意图；
[0031]图2为本专利技术实施例中一种信号识别装置的结构框图；
[0032]图3为本专利技术实施例中计算机设备的结构框图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取人体出现了室颤时的信号；对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，包括：基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算得到每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差；基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型，包括：基于所述每个时间点对应的第一标准差，计算所述每个时间点对应的第一标准差之间的第二标准差，并计算所述信号的波峰平均间距以及波谷平均间距；根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型，包括：根据所述第二标准差与标准差阈值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标准差与标准差阈值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型，包括：当波谷平均间距不小于波谷平均间距阈值，波峰平均间距大于波峰平均间距阈值，且每个时间点对应的标准差之间的标...

【专利技术属性】
技术研发人员：何静，卜祥南，谢超成，吴亚男，
申请(专利权)人：深圳市科曼医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：