[发明专利]一种基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法及系统

说明书

本发明属于声音信号预处理技术领域，公开了一种基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法及系统，使用传感器采集原始胎心音信号；对传感器采集到的胎心音信号进行去均值操作；去均值后的胎心音信号进行归一化操作；对预处理后的胎心音信号进行降噪处理；对胎心音数据进行降采样；在窗内对降采样后的胎心音信号使用自动加权平均算法提取胎心率；在窗外使用指数加权平均算法进一步对窗内自动加权平均算法提取到的胎心率数据加以修正。本发明利用加窗方法，采用平均的思路弱化噪声的影响，提出窗内指数加权平均的算法，克服了胎心音数据出现波峰错检和漏检情况时对胎心率数据存在干扰的不足，使得窗内算法计算得出的胎心率数据更加准确。

技术领域

本发明属于声音信号预处理技术领域，尤其涉及一种基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法及系统。

背景技术

胎心音本质是胎儿心脏跳动所产生的声音信号。而胎心率从胎心音信号中提取，是反应人体健康状况的重要指标之一。胎心率是指正常情况下是一分钟内心脏跳动的次数，范围为120～160。理论上，一个完整的胎心音由四部分组成，按照一到四排序，即第一胎心音(S1)、第二胎心音(S2)、第三胎心音(S3)、第四胎心音(S4)。一般来讲，第三第四胎心音信号非常弱，导致其无法被检测到，所以医学上一般说胎心音都是指第一第二胎心音。第一胎心音(S1)是一个振动周期的开始，总体是由心脏压缩产生的。心脏压缩完成之后，进入舒张期，即第二胎心音(S2)开始的标志。

目前，最接近的现有技术：江苏鹿得医疗电子股份有限公司申请的专利文献“基于心音的心率计算方法”(专利申请号：201811056774.0，申请公布号CN 109009059 A)中公开了一种心率计算方法。该方法以可计算特征波形中每一波形的波峰为一个节拍，依次按照每连续五个节拍计算出瞬时心率值的算术平均值，经过进一步估计处理得出实时心率值。该方法的优点是，速率快效率高。存在的不足之处是：在波峰检测时，会出现波峰漏检和错捡的情况，且波峰位置会因为噪声发生左右偏移，影响心率的准确性和稳定性。

论文《Dual transmission model and related spectral content of thefetal heart sounds》以胎心率提取为例，提出了时间加窗的思想。设置固定长度的时间窗，计算出窗内的波峰个数，然后用一分钟内包含时间窗的个数乘以窗内包含的波峰数代表胎心率。这种方法在一定程度上削弱了噪声的影响，但使得胎心率最小变化单位不为1。例如窗的长度为10秒，则胎心率变化的最小单位为60÷10＝6。不满足实时输出的要求。

综上所述，现有技术存在的问题是：由于个体的差异以及外界干扰等因素，采集到的胎心音信号不稳定；每次心跳所产的波峰幅值存在差异，在胎心率提取时，出现波峰漏检和错捡的情况，提取到的胎心率数据出现较大的波动。另外，加窗的思想有利于弱化噪声的干扰，但同时影响了胎心率变化的最小单位。

解决上述技术问题的难度：

解决上述问题的难度在于，要在保证速率的同时，降低噪声的干扰，消除波峰错检和漏检带来的干扰的同时，保证胎心率数据最小变化单位为1。这样，提取到的胎心率数据具有更加稳定和准确的特点，且满足实时输出的要求。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法，所述基于窗内自动加权平均算法的胎心率提取方法包括：

步骤一，使用传感器采集原始胎心音信号；

步骤二，对传感器采集到的胎心音信号进行去均值操作；去均值后的胎心音信号进行归一化操作；

步骤三，对预处理后的胎心音信号进行降噪处理；

步骤四，对胎心音数据进行降采样；