本发明专利技术实施例公开了一种心率变异性特征参数的获取方法和装置。其中，该方法包括：根据人体生理信号计算获得时域上的心率变异性信号；将时域上的心率变异性信号进行时频变换，根据心率变异性的频域特性从变换后的功率谱序列中选取反映心率变异性的功率谱子序列；从功率谱子序列的最低频点开始向上累加各个频点的功率值，以及，从最高频点开始向下累加各个频点的功率值，得到累加功率值与总功率值的比例大于低频搜索比例时的第一频点和大于高频搜索比例时的第二频点；将第二频点与第一频点求差，得到功率谱子序列的频带带宽，该频带带宽为特征参数。根据本发明专利技术实施例，可以使该特征参数在能够反映心率变异性的周期性变化同时，也能够反映主峰值与次峰值之间的位置关系。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理
，特别是一种心率变异性特征参数的获取方法和装置。
技术介绍
心率变异性(Heart Rate Variability, HRV)信号是指连续心跳间瞬间心率的变化。目前，在对心率变异性进行分析时，主要使用时域分析法和频域分析法来获取反映心率变异性形态的特征参数，两种方法可以分别获取不同的特征参数。在期刊《SwissMedical Weekly))的 2004 年总第 134 期中，公开了一篇((Heart rate variability -.a noninvasive electrocardio graphic method to measure the automatic nervous system》文章，文中对时域分析方法和频域分析方法进行了介绍。其中，时域分析方法是在时域上对心跳间隔随时间的变化进行统计分析，获取的特征参数包括SDNN(Standard Diviation ofNN intervals，全部正常窦性心搏RR间期的标准差)、 SDSD(全部相邻NN间期之差的标准差)、RMSSD(全部相邻NN间期之差的均方根值)和 pNN50(全部相邻NN间期之差> 50ms的心搏数百分比)。频域分析方法是采用傅里叶变换或者自回归估计等手段对心率变异性信号进行时频变换，通过频谱分析获取相应的特征参数，这些特征参数包括TP(总功率)、ULF (甚低频功率分量)、VLF (极低频功率分量)、 LF (低频功率分量)、HF (高频功率分量)和LF/HF (低频高频比)等。尽管采用时域分析法和频域分析法可以获得各种反映心率变异性形态的特征参数，但是，这些特征参数无法准确地反映心率变异性的周期性变化，在生物反馈等应用领域受到了很多局限。在公开号为CN1358074A公开日为2002年7月10日的中国专利技术专利中，公开了一种基于频域分析的特征参数获取方法。该方法首先确定心率变异性信号的功率分布谱，然后在谱中选择最大能量峰值的频率，并分别确定该最大能量峰值的频率对应的能量Epeak、 低于该最大能量峰值的频率的所有频率对应的能量总和Ebelw以及高于该最大能量峰值的频率的所有频率对应的能量总和Eab■，最后将Epeak与Ebel。w以及Epeak与Eab。re的比值作为特征参数，该特征参数可以反映心率变异性的周期性变化，尤其是心率变异性呈正弦状态变化时。但是，专利技术人在研究中发现，上述专利技术专利公开的方法仍然存在一些不足。在确定了最大能量的主峰值的频率的能量Epeak后，将功率分布谱中除主峰值之外的其它次峰值的频率对应的能量统一地被累加到Eab。re和Etelw中。因此，该方法只关注了主峰值的频率位置，而对其他次峰值的频率位置不进行分辨，使得计算得到的特征参数无法反映主峰值与其它次峰值之间的位置关系，进而不能准确地反映心率变异性的形态。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种心率变异性特征参数的获取方法和装置，以使该特征参数在能够反映心率变异性的周期性变化同时，也能够反映主峰值与次峰值之间的位置关系。本专利技术实施例公开了如下技术方案一种心率变异性特征参数的获取方法，包括根据人体生理信号计算获得时域上的心率变异性信号；将所述时域上的心率变异性信号进行时频变换，根据心率变异性的频域特性从变换后的功率谱序列中选取反映心率变异性的功率谱子序列；从所述功率谱子序列的最低频点开始向上累加各个频点的功率值，以及，从最高频点开始向下累加各个频点的功率值，分别得到累加功率值与总功率值的比例大于低频搜索比例时的第一频点和大于高频搜索比例时的第二频点，其中，所述低频搜索比例和高频搜索比例都与心率变异性分析系统需求的功率谱子序列的分布集中度成反比；将所述第二频点与第一频点求差，得到所述功率谱子序列的频带带宽，所述频带带宽为反映心率变异性的特征参数。一种心率变异性特征参数的获取装置，包括信号计算单元，用于根据人体生理信号计算得到时域上的心率变异性信号；时频变换单元，用于将所述时域上的心率变异性信号进行时频变换，根据心率变异性的频率特性从变换后的功率谱序列中选取反映心率变异性的功率谱子序列；频点计算单元，用于从所述功率谱子序列的最低频点开始向上累加各个频点的功率值，以及，从最高频点开始向下累加各个频点的功率值，分别得到累加功率值与总功率值的比例大于低频搜索比例时的第一频点和大于高频搜索比例时的第二频点，其中，所述低频搜索比例和高频搜索比例都与心率变异性分析系统需求的功率谱子序列的分布集中度成反比；特征参数计算单元，用于将所述第二频点与第一频点求差，得到所述功率谱子序列的频带带宽，所述频带带宽为反映心率变异性的特征参数。由上述实施例可以看出，与现有技术相比，本专利技术具有如下优点利用本专利技术实施例中的方案获取的特征参数不仅能够描述心率变异性的周期性变化，而且在对功率谱进行双向搜索的过程中，对每个频率点是按照其位置关系依次搜索的，当主次峰值位置相邻近时，频带宽度(特征参数)较小，反之特征参数则较大。因此，特征参数还能分辨功率谱子序列中主次峰值间的位置关系，使得位置接近的主次峰值分布得到更好的度量评价。该方法解决了现有技术对功率谱分布位置不敏感的不足，更加准确的表达了心率变异性信号所代表的生理和心理意义。附图说明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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一种心率变异性特征参数的获取方法的一个实施例的流程图；图2为本专利技术中确定了参考零点的脉搏波信号示意图；图3为本专利技术中在脉搏波信号中搜索脉搏起点的过程示意图4为本专利技术中时域上的心率变异性信号示意图；图5为本专利技术中对功率谱子序列进行双向搜索确定主要功率分量所在的频带带宽的过程示意图；图6为本专利技术中一种心率变异性特征参数的获取方法的另一个实施例的流程图；图7为本专利技术中一种心率变异性特征参数的获取方法的另一个实施例的流程图；图8为本专利技术中一种心率变异性特征参数的获取装置的一个实施例的结构图；图9为本专利技术中一种心率变异性特征参数的获取装置的另一个实施例的结构图；图10为本专利技术中一种心率变异性特征参数的获取装置的另一个实施例的结构图；图11为本专利技术中时频变换单元的一个结构示意图。 具体实施例方式下面结合附图及实施例，对本专利技术实施例进行详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例一请参阅图1，其为本专利技术一种心率变异性特征参数的获取方法的一个实施例的流程图，该方法包括以下步骤步骤101 根据人体生理信号计算获得时域上的心率变异性信号；例如，可以采用任意一种现有技术方法来采集必要的人体生理信号，然后根据采集的人体生理信号计算获得时域上的心率变异性信号。其中，人体的生理参数可以为人体的脉搏波信号，也可以为人体的心电信号。例如，下面以采集人体的脉搏波信号，从根据脉搏波信号计算获得时域上的心率变异性信号为例，来详细说明该步骤的执行过程。先利用红外光电传感器采集人体的脉搏波信号，如图2所示，收集一定时间段内的脉搏波信号作为参考的基准信号，如收集5秒钟的脉搏波信本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种心率变异性特征参数的获取方法，其特征在于，包括：根据人体生理信号计算获得时域上的心率变异性信号；将所述时域上的心率变异性信号进行时频变换，根据心率变异性的频域特性从变换后的功率谱序列中选取反映心率变异性的功率谱子序列；从所述功率谱子序列的最低频点开始向上累加各个频点的功率值，以及，从最高频点开始向下累加各个频点的功率值，分别得到累加功率值与总功率值的比例大于低频搜索比例时的第一频点和大于高频搜索比例时的第二频点，其中，所述低频搜索比例和高频搜索比例都与心率变异性分析系统需求的功率谱子序列的分布集中度成反比；将所述第二频点与第一频点求差，得到所述功率谱子序列的频带带宽，所述频带带宽为反映心率变异性的特征参数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李闯，唐峰，李孜博，
申请(专利权)人：李红锦，
类型：发明
国别省市：11
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