【技术实现步骤摘要】
信号滤波方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及视网膜下注射手术
，尤其涉及一种信号滤波方法
、
装置
、
计算机设备及存储介质
。
技术介绍
[0002]视网膜下注射手术操作空间狭小
、
操作尺度细微，采用主从式机器人系统辅助手术能有效提高医生操作精度，并降低人手抖动对手术效果的影响
。
主从式机器人通过主操作器采集医生手部运动轨迹，并将轨迹经过运动缩放后映射至从操作器，从而实现主从运动
。
主操作器采集到的信号除人手运动轨迹外，还包含人手生理性抖动信号和主操作器自带的高斯噪声信号
。
[0003]现有技术常采用基于带带限傅里叶线性组合滤波器（
Band
‑
limited Multiple Fourier Linear Combiner, BMFLC
）来过滤人手生理性抖动信号
。
但该技术存在两个问题：首先是该技术只聚焦于人手生理性抖动信号的滤除，但除人手生理性抖动外，主操作器自带的高斯噪声也会引起从操作器高频震动从而影响器运动稳定性
。
然后是基于带带限傅里叶线性组合的滤波器在处理突变信号时，拟合效果较差
。
而实际应用时，由于医生误操作引起的突变信号会导致机器人损伤视网膜，出现安全隐患
。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述问题，提出了一种信号滤波方法
、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种信号滤波方法，视网膜下注射手术中，其特征在于，所述方法包括：获取操作信号，所述操作信号包括：人手运动轨迹信号
、
人手生理性抖动信号以及高斯噪声；通过卡尔曼滤波算法对所述高斯噪声进行一级滤波处理；通过数字滤波器对经过一级处理后的高斯噪声进行二级滤波处理；通过带限傅里叶线性组合滤波器将所述操作信号中的人手生理性抖动信号滤除
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过卡尔曼滤波算法对所述高斯噪声进行一级滤波处理包括：分别建立运动模型和观测模型；所述运动模型：（1）所述观测模型：（2）所述运动模型为匀速运动，其中，，为
k
时刻在
x
，
y
，
z
三个方向上的位置与速度；
A
为转移矩阵，
Q
为过程噪声方差阵，
H
为观测矩阵，
R
为观测噪声方差阵；表达式如下：（3）
ꢀꢀ
（4）
ꢀꢀꢀ
（5）（6）其中，
ꢀꢀꢀ
（7）
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（8） （9）为采集时间间隔，
、、
为各方向连续时间方差，为各观测噪声方差
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过数字滤波器对经过一级处理后的高斯噪声进行二级滤波处理包括：所述数字滤波器的表达式如下：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（
10
）其中，是所述数字滤波器的频率响应
。
4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过带限傅里叶线性组合滤波器将所述操作信号中的人手生理性抖动信号滤除包括：确定初始化系数向量，所述初始化系数向量为大小的零向量；确定窗函数，所述窗函数为
L
大小的向量；确定当前时刻的正余弦拟合数值；根据所述始化系数向量
、
所述正余弦拟合数值和将高斯噪声进行滤除后的操作信号确定初始拟合误差；根据所述初始化系数向量
、
所述窗函数和所述正余弦拟合数值确定初始频带内...
【专利技术属性】
技术研发人员：马维敏，
申请(专利权)人：北京衔微医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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