一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法以及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法以及装置，该方法包括：获得PPG信号的相关熵谱密度；基于相关熵谱密度，获得PPG信号中的呼吸信号和脉搏波信号所对应的边界频率，基于边界频率，构建目标经验小波集；使用目标经验小波集对PPG信号进行信号分解，获得呼吸信号和脉搏波信号。由于该方法中在确定边界频率时，所获得的是PPG信号中的呼吸信号和脉搏波信号所对应的边界频率，因此在后续进行信号分解时，能够自适应地分析信号并针对性地进行信号提取，所分解的各个成分具有较为明确的生理意义，并且计算量能够满足实时分析的需求，提高了呼吸信号和脉搏波信号提取过程的泛用性和准确性。用性和准确性。用性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法以及装置


[0001]本申请涉及信号处理
，具体涉及一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法。本申请同时涉及一种呼吸信号和脉搏波信号的重构装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。

技术介绍

[0002]从PPG信号中提取呼吸信号的方法较多，如使用带通滤波器、经验模态分解(EMD分解)、小波变换等方法。使用带通滤波器提取信号时，当真实信号频率位于预先设定的频段之外时，提取的信号和真实信号之间存在较大差异；EMD分解是一种数据驱动的自适应信号分解方法，其基于信号特征自动地将信号分解为一组有限数目的IMF分量，主要用于处理非线性和非平稳信号，但该方法存在模态混叠、信号成分生理意义不明、且计算量较大的缺陷；使用基于小波变换技术提取信号时，需考虑母小波的选择和分解层数，而实时动态地选择母小波和分解层数，会显著增加计算量，因此，相对于数据驱动的信号分解方法、基于小波变换的方法缺乏适应性，难以满足实时分析和信号提取的需求。
[0003]综上所述，目前用于提取呼吸信号和脉搏波信号的技术难以兼顾自适应性、成分生理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种呼吸信号和脉搏波信号的重构方法，其特征在于，所述方法包括：获得PPG信号的相关熵谱密度；基于所述相关熵谱密度，获得所述PPG信号中的呼吸信号和脉搏波信号所对应的边界频率；基于所述边界频率，构建目标经验小波集；使用所述目标经验小波集对所述PPG信号进行信号分解，获得呼吸信号和脉搏波信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相关熵谱密度，获得所述PPG信号中的呼吸信号和脉搏波信号所对应的边界频率，包括：从所述相关熵谱密度划分出第一目标频段和第二目标频段，所述第一目标频段表征呼吸信号的预设频率范围；所述第二目标频段表征脉搏波信号的预设频率范围；基于所述第一目标频段，获得所述呼吸信号对应的第一边界频率和第二边界频率，基于所述第二目标频段，获得所述脉搏波信号对应的第三边界频率和第四边界频率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标频段，获得所述呼吸信号对应的第一边界频率和第二边界频率，基于所述第二目标频段，获得所述脉搏波信号对应的第三边界频率和第四边界频率，包括：获得所述相关熵谱密度中的目标波峰索引，所述目标波峰索引为符合所述呼吸信号的波形属性的波峰位置所对应的频域索引和符合所述脉搏波信号的波形属性的波峰位置所对应的频域索引；将所述第一目标频段中的最小频率确定为所述第一边界频率；基于所述目标波峰索引和所述第一目标频段，确定第二边界频率；基于所述目标波峰索引和所述第二目标频段，确定第三边界频率和第四边界频率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获得所述相关熵谱密度中的目标波峰索引，包括：提取所述相关熵谱密度包含的峰值索引，所述峰值索引为所述相关熵谱密度中的各峰值对应的频率索引；删除所述峰值索引中的无用分量对应的无用索引，获得备选峰值索引；基于所述备选峰值索引获得OSF序列，并基于所述OSF序列确定出目标波峰索引。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述备选峰值索引获得OSF序列，并基于所述OSF序列确定出目标波峰索引，包括：基于所述备选峰值索引计算最小峰值间距，并基于所述最小峰值间距确定OSF序列的窗口大小；延拓所述相关熵谱密度，以所述窗口大小为窗长，按照预设步长滑动窗口，获得各窗口的幅值峰值，所述各窗口的幅值峰值组成所述OSF序列；检测所述OSF序列中各备选峰值索引对应的幅值峰值...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭鸿博，赵国朕，
申请(专利权)人：北京中科心研科技有限公司，
类型：发明
国别省市：