[发明专利]一种呼吸机无创呼吸频率监测方法及系统

权利要求书

1.一种呼吸机无创呼吸频率监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：检波器传感模块监测并采集t时刻的被监测者状态信号s(t)，被监测者状态信号包括心跳信号和呼吸信号s_r(t)的源信号，其中所述心跳信号作为载波信号，所述呼吸信号s_r(t)作为信息信号，所述j为所述心跳信号的第j次谐波，j＝1,2…,N；

S2：所述检波器传感模块将所述被检测者状态信号经放大电路模块和A/D转换电路模块放大整合后，传递给所述数据预处理模块；

S3：所述数据预处理模块对所述被检测者状态信号s(t)进行预处理，构建所述被监测者状态信号s(t)计算模型、所述心跳信号计算模型、所述呼吸信号s_r(t)计算模型；

S4：所述预处理模块将预处理后的被检测者状态信号s(t)传递给高阶低通滤波模块；

S5：所述高阶低通滤波模块接收所述预处理后的被检测者状态信号s(t)，对所述心跳信号构建自相关计算模型，减少采样时间点与信号传递和接收过程中所带来的时间延迟对心跳信号频率的影响，进而得到具有准确基频的心跳信号作为载波信号；

S6：然后所述高阶低通滤波模块对所述预处理后的被检测者状态信号s(t)与自身相乘构建自身振幅解调模型，来执行自身振幅解调，进而对所述具有准确基频的心跳信号和所述呼吸信号s_r(t)进行分离；

S7：将所述S6步骤分离得到的具有准确基频的心跳信号和呼吸信号s_r(t)传输给主控制模块，所述主控制模块将数据无线传输至所述大数据云平台存储模块。

2.根据权利要求1所述的一种呼吸机无创呼吸频率监测方法，其特征在于，所述S3步骤中构建的所述被监测者状态信号s(t)计算模型为：

3.根据权利要求1所述的一种呼吸机无创呼吸频率监测方法，其特征在于，所述S3步骤中构建的所述心跳信号计算模型为：

s_r(t)＝a_r×cos(2πf_rt+θ_j)；

所述a_r为心跳信号计算参数，所述f_r为心跳频率，所述θ_j为所述心跳信号的第j次谐波的心跳频率振幅角度。

4.根据权利要求1所述的一种呼吸机无创呼吸频率监测方法，其特征在于，所述S3步骤中构建的所述呼吸信号s_r(t)计算模型为：

所述为呼吸信号计算参数，所述为所述心跳信号的第j次谐波所带来的呼吸频率振幅角度；以为心跳信号的基频。

5.根据权利要求1所述的一种呼吸机无创呼吸频率监测方法，其特征在于，所述S6步骤中的对所述预处理后的被检测者状态信号s(t)与自身相乘构建自身振幅解调模型为：

其中，所述a′_j自身振幅解调算法在心跳信号的第j次谐波时对呼吸频率的分离参数，所述为自身振幅解调算法对心跳频率的分离参数，所述a′_h-j为呼吸频率在心跳信号的第j次谐波时被心跳频率影响的低频分离参数，所述a′_h+j为呼吸频率在心跳信号的第j次谐波时被心跳频率影响的高频分离参数；所述a′₁×cos(4πf_rt)为最低频率分量。