[发明专利]一种呼吸与心跳分量提取方法、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

对获取到的原始生理信号进行分解，生成至少两个第一本征模态分量；

计算各第一本征模态分量与所述原始生理信号的第一相关系数；

具体地，第一相关系系数的计算方式为：

其中，x(n)表示原始信号时间序列，y(n)标识第一本征模态分量时间序列，y*(n)代表y(n)的复共轭，n，N均为自然数；

选取满足呼吸条件的第一相关系数对应的第一本征模态分量为第一呼吸分量；

选取不满足所述呼吸条件的第一相关系数对应的第一本征模态分量为重构分量；

将所有的重构分量重构为重构生理信号；

对所述重构生理信号进行分解，生成至少两个第二本征模态分量；

计算各第二本征模态分量与所述重构生理信号的第二相关系数；

若所述第二相关系数满足心跳条件，则所述第二相关系数对应的第二本征模态分量为第一心跳分量。

2.如权利要求1所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于，所述若所述第二相关系数满足心跳条件，则所述第二相关系数对应的第二本征模态分量为第一心跳分量之后，还包括以下步骤：

若所述原始生理信号包含有突变量，则呼吸预测模块对所述第一呼吸分量进行修正，且心跳预测模块对所述第一心跳分量进行修正。

3.如权利要求2所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于：所述呼吸预测模块、心跳预测模块具体为训练好的人工神经网络模型或自回归移动平均模型。

4.如权利要求3所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于：所述呼吸预测模块的训练数据为从不包含突变量的原始生理信号中提取的呼吸分量；所述心跳预测模块的训练数据为从不包含突变量的原始生理信号中提取的心跳分量。

5.如权利要求1-4中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于，还包括以下步骤：

通过短时傅立叶变换、Wigner-Ville变换、小波变换或希尔伯特变换获取所述第一呼吸分量的呼吸特性，以及获取所述第一心跳分量的心跳特性。

6.如权利要求1-4中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于：所述对获取到的原始生理信号进行分解，生成至少两个第一本征模态分量，具体为通过经验模态分解法、总体经验模态分解法、互补总体经验模态分解法或快速互补总体经验模态分解法对获取到的原始生理信号进行分解，生成至少两个第一本征模态分量。

7.如权利要求1-4中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于，所述选取满足呼吸条件的第一相关系数对应的第一本征模态分量为第一呼吸分量，具体为选取第一相关系数最大的第一本征模态分量为第一呼吸分量。

8.如权利要求1-4中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法，其特征在于，还包括以下步骤：

若所述第一心跳分量的数量大于1个，则对所述第一心跳分量进行重构。

9.一种电子设备，其特征在于：包括存储器、处理器以及存储在存储器中的程序，所述程序被配置成由处理器执行，处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法的步骤。

10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的呼吸与心跳分量提取方法的步骤。