[发明专利]一种轻量级脉搏波信号噪声去除及心率检测方法

说明书

本发明公开了一种轻量级脉搏波信号噪声去除及心率检测方法，涉及脉搏波信号处理技术领域，包括以下步骤：S1，通过设备接触人体皮肤表面获取原始脉搏波信号与加速度信号，进行采样量化获取四组数字信号；S2，对S1中四组信号进行预处理；S3，将预处理后的信号自适应滤波器去除运动噪声干扰；S4，将自适应滤波后的信号通过2048点快速傅里叶变换转换到频域后通过峰值因子与自校准算法对心率谱峰进行追踪；S5，通过平滑算法对计算出的心率值进行后处理来提高精准度；通过步骤三、四、五，分别引入加速度信号进行自适应滤波、引入峰值因子与自校准算法进行心率追踪、引入平滑后处理算法来去除离群值，在保证精度性能的前提下降低了算法复杂度。

技术领域

本发明涉及脉搏波信号处理技术领域，尤其涉及一种轻量级脉搏波信号噪声去除及心率检测方法。

背景技术

脉搏波是心脏的搏动(振动)沿动脉血管和血流向外周传播而形成的，因此其传播速度取决于传播介质的物理和几何性质--动脉的弹性、管腔的大小、血液的密度和粘性等，特别是与动脉管壁的弹性、口径和厚度密切相关。脉诊仪就是对脉搏波进行实时测量，并使用计算机对得到的数据进行自动分析，医生可以根据产生的结果对病人进行治疗。

目前脉搏波信号去噪及心率检测算法的复杂度过高，在信号去噪时需要将数据构成矩阵进行奇异值分解和重构，当数据量较大时，运算量很大且复杂，运算时间较长，低端微控制器通常无法运行现有算法或对脉搏波信号进行去噪处理并检测心率时需要极大的资源消耗并且无法实时处理数据。

发明内容

本发明提供一种轻量级脉搏波信号噪声去除及心率检测方法，解决了现有脉搏波信号去噪及心率检测算法的复杂度过高，耗费时间长和对硬件要求高的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的一种轻量级脉搏波信号噪声去除及心率检测方法，包括以下步骤：

S1，通过设备接触人体皮肤表面获取原始脉搏波信号与加速度信号，并通过将原始信号放大并通过模拟前端芯片对信号进行采样量化，获取四组数字信号；

S2，对S1中四组信号进行预处理，包含四阶IIR型带通滤波器与32点均值去趋势算法；

S3，将预处理后的脉搏波信号与三轴加速度信号按X轴，Y轴，Z轴的顺序分别通过三级级联最小均方自适应滤波器去除运动噪声干扰；

S4，将自适应滤波后的信号通过2048点快速傅里叶变换转换到频域后通过峰值因子与自校准算法对心率谱峰进行追踪；

S5，考虑长期的心率监测用途，通过平滑算法对计算出的心率值进行后处理来提高精准度。

进一步，所述S1中的设备为脉搏波采集传感器和三轴加速度传感器，且四组数字信号为脉搏波信息与三轴加速度信息。

进一步，所述S2中带通滤波器截止频率为0.4至4Hz。

进一步，所述S2中32点均值去趋势算法公式为：

其中，x*(i)是去趋势后的信号结果，x(i)是原始信号经过带通滤波器后的输出信号，是前32个输出信号的均值。

进一步，所述S3中三级级联的第一级为滤波器输入预处理后的脉搏波信号与X轴加速度信号，第二级为滤波器输入第一级输出的结果与Y轴加速度信号，第三级为滤波器输入第二级的结果与Z轴加速度信号，第三级输出为最小均方自适应滤波器滤波完成后的信号。

进一步，所述S3中自适应滤波器的公式为：

y(n)＝ω^T(n)x(n)

e(n)＝d(n)-y(n)

ω(n+1)＝ω(n)+μe(n)x(n)