心电脉搏信号在线压缩方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种心电脉搏信号在线压缩方法，包括：采集心电信号和脉搏信号，对信号进行模数转换和实时滤波处理，首先对现有的自适应滤波器进行改进，增加高频噪声估计部分；然后，将微处理器系统缓存区的数据更新过程与自适应滤波原理相结合，采用滑窗迭代的方式进行计算，实现对先点脉搏信号的实时滤波；对心电脉搏信号的关键点在线提取并压缩、编码与发送；上位机对接收到的数据解码后，采用三次样条插值的方法对心电脉搏信号恢复，利用最小均方差和压缩比对进行性能评估。有效地提高了压缩比，且压缩后的数据能应用于心电脉搏信号的心率和脉率提取。可用于手环、手表等实时性要求较高的智能可穿戴设备。求较高的智能可穿戴设备。求较高的智能可穿戴设备。

【技术实现步骤摘要】
心电脉搏信号在线压缩方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及信号处理和压缩领域，尤其涉及一种心电脉搏信号在线压缩方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]心电脉搏信号中含有人体丰富的生理和病理信息，用于监测血氧饱和度、心率、心率变异性、血压等临床生理参数。目前，一些可穿戴设备，如智能手表，手环，从脉搏信号中提取脉律，用于日常生活状态下人体健康状况的评估。长时间的数据采集会产生海量的数据，对存储容量和处理速度有限的可穿戴设备来说，大量的数据给系统的传输、储存和处理等问题带来了沉重的负担。因此，目前，考虑到可穿戴设备存储空间有限、CPU处理速度及数据传输量、电池容量等因素，可穿戴设备只能进行脉率或血氧饱和度的计算及远传，而不长时间存储原始心电脉搏信号。然而，原始心电脉搏信号中还有大量有关人体健康的信息。因此，缓存并远传原始心电脉搏信号十分重要。
[0003]目前生物医学数据压缩技术分为三种：直接压缩法、基于变换的压缩技术、基于参数提取的压缩技术。直接压缩法压缩数据耗费的时间较长且压缩比较低；基于变换的压缩技术往往需要复杂的计算，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电脉搏信号在线压缩方法，其特征在于包括以下步骤：S01：采集心电信号和脉搏信号，对信号进行模数转换，获取人体体表处的心电脉搏信号；S02：设计自适应滤波器，改进现有的自适应滤波器，增加高频噪声估计部分；S03：在线自适应滤波，将微处理器系统缓存区内的数据更新过程与自适应滤波原理相结合，采用滑窗迭代的方式进行计算，实现对心电脉搏信号的实时滤波；S04：对心电脉搏信号的压缩及编码，将心电脉搏信号中的极值点和拐点统称为关键点，对心电脉搏信号的关键点在线提取，实现对心电脉搏信号的压缩；心电脉搏信号的压缩过程如下：根据极值点的定义确定极值，通过拉格朗日中值定理对相邻两个极值点间的直线进行计算，将心电脉搏信号与直线作差，得到差值曲线，提取差值曲线的极值点，实现对心电脉搏信号的压缩；对压缩后的心电脉搏信号编码，心电脉搏信号编码过程如下：将心电脉搏信号关键参数对应的位置和幅值根据微处理器的传输规则进行编码，保证编码后的数据长度是1个字节的整数倍，如果一个数据点的长度不是1个字节的整数倍，则给数据高位补0，直至满足条件。对于电压分辨率是10位的微处理器，编码后的每一个关键参数对应的位置和幅值占用3个字节，按照先位置后幅值的顺序对编码后的数据进行发送；S05：解码与恢复，对压缩后的心电脉搏信号解码，心电脉搏信号解码过程如下：根据包头包尾的位置对接收到的数据进行提取划分，每3个字节的数据对应一个关键参数，其中，第1个字节对应的是关键参数的位置，第2个字节对应的是关键参数幅值的高8位，第3个字节对应的是关键参数幅值的低8位；根据高8位和低8位的信息对关键参数的幅值进行恢复，实现对心电脉搏信号的解码；所述的对心电脉搏信号恢复：采用三次样条插值的方法，对解码后的心电脉搏信号关键参数进行插值，实现对心电脉搏信号的恢复；S06：对算法性能进行评估并对算法进行应用，采用均方根误差和压缩比对算法的性能进行评估，同时基于提取到的关键点，计算出脉搏主波波峰和脉搏波的主波间期，对心率进行计算。2.如权利要求1所述的心电脉搏信号在线压缩方法，其特征在于，所述步骤S02中对信号进行高频噪声估计，包括：根据均值滤波可以有效滤除信号中高频噪声的特点，将均值滤波和微处理器数据更新过程相结合，当缓存区长度为M时，去除当前缓存区的最大值和最小值，对剩余的M
‑
2个数据计算均值完成对信号中的高频噪声估计。3.如权利要求1所述的心电脉搏信号在线压缩方法，其特征在于，所述步骤S03在线自适应滤波，将微处理器系统缓存区的数据更新过程与自适应滤波原理相结合，采用滑窗迭代的方式进行计算，实现对心电脉搏信号的实时滤波，具体为：基于滑窗迭代，将对数据的实时滤波转化为对当前整个缓存区的滤波；当新的采样点滑入数据缓存区时，缓存区内的数据完成更新，在原有的M
‑
1个采样点的基础上完成对新采样点的数据处理。4.如权利要求3所述的心电脉搏信号在线压缩方法，其特征在于，所述的在线自适应滤波，具体包括，初始化过程和迭代过程：初始化过程：当前数据采样点小于等于数据缓存区的长度时(0≤n≤M
‑
1)，每个最新的采样点放在缓存区的第n个字节；然后，将数据缓存区内的采样值按升序的方式排列，计算
均值对数据进行高频噪声估计；高频噪声估计结果记为[0,
…
,x0,
…
,x
n
]；将滤除高频噪声后的输出作为自适应滤波器的参考输入端x
n
，进一步对数据进行在线自适应滤波运算，结果记为[0,
…
,y0,
…
,y
n
]；然后，对滤波器的系数进行更新，直至采样点n＝M
‑
1时，完成初始化过程；迭代过程：当前数据采样点大于数据缓存区的长度时(n>M)，缓存区内的数据均左移一位，每个最新的采样点放在缓存区的第M个字节；然后，将数据缓存区内的采样值按升序的方式排列，计算均值对数据进行高频噪声估计；高频噪声估计结果记为[x
n
(n
‑
M+1),
…
,x
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：丑永新，周妍，杨海萍，朱培逸，鲁明丽，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：