[发明专利]信号处理装置及信号处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信号处理方法及信号处理装置。

背景技术

请同时参照图10、图11、图12、图13、图14、图15及图16，图10绘示为频率10Hz的正弦波，图11绘示为频率2Hz的正弦波，图12绘示为趋势线，图13绘示一种仅包含10Hz与2Hz的混合波形的示意图，图14绘示为图13绘示的对应频谱，图15绘示一种包含趋势线、10Hz与2Hz的混合波形的示意图，图16绘示为图15绘示的对应频谱。图10、图11、图12、图13及图15绘示的水平轴坐标表示信号的取样点(time index)，而图10、图11、图12、图13及图15绘示的垂直轴坐标表示信号的大小。图14及图16绘示的水平轴坐标表示信号的频率(Hz)，而图14及图16绘示的垂直轴坐标表示信号频谱振幅的大小。生理信号的提取通常需要通过电极引入生理信号，再通过前端放大器将取入的微弱生理信号进行信号强化与初级放大至可接受范围。接着滤波器则负责将干扰源的信号滤除以取得感兴趣的信号，最后经过模拟数字转换器将模拟信号转换成数字信号以供后续处理。随着应用的不同，需要不同规格的提取参数以及不同的滤波器设计，乃至于不同的后端硬件设计，如记录器、警报系统、无线传输等等。

自然界的信号中，通常含有各种时间尺度的信息，这些信息可能涵盖不同频带、不同的能量分布，以及特异的波动类型。整体而言，这些分量信号大致可分为周期性的波动与非周期性的分量(又称之为“成分”)，其中非周期性的分量如：趋势(trend)、不连续性(discontinuity)、随机性(stochastic)。过去使用快速傅立叶转换(FFT)分析此类信号时，常面临非周期趋势线污染频谱的棘手问题。从图13、图14、图15及图16可以清楚看到趋势线不仅影响了频谱的低频部分，其效应还扩散到整个频谱。这类型的问题，无法通过传统的滤波方法在频谱上进行妥善的处理。必须回到时间信号上进行分析，才有可能减轻趋势对频谱的影响。

趋势可以视为信号的总体倾向指标，其他的周期分量则是凌驾在趋势信号上的波动。了解趋势的变化，始能确认其上波动信号变化的大小。而另一方面，如果不适当处理趋势信号，其将在频谱上造成扩散性的污染，造成后续信号处理的困扰。

过去使用者在开发生理信号的应用技术时，通常须先解决生理信号的提取问题，才能进一步分析信号的特征。然而不同的应用目标，即使是同样的生理信号、同样的提取方式，往往也需要不同的信号处理方法，才能达到最大的功效。以心电图为例，其信号分量的分布由高频至低频皆存在，如果要进行心率的监测，信号滤波的方式可以大胆的移除QRS波组以外的其他分量，即使滤波后的心电信号有明显的变形，只要R波仍具较高的辨识性，即可有效进行强健性较高的心率监测。然而，如果是要监测某些特定波形的变化，如ST段是否上升、QT间期的变化等，则须要非常谨慎的滤波技术，尤其是低频的基线漂移干扰，很容易影响同为低频的T波变化，造成波形不易辨识。

另一方面，传统方法计算频谱时，须假设输入信号为周期性信号，以符合傅立叶转换的精神。但此举常常在信号的边界造成不连续性，不仅导致频谱的污染，也使滤波效果在边界大打折扣，因为信号会在头尾的部分互相牵就。传统的解决方法是在信号上乘上一个头尾收敛的设定视窗，如汉宁窗，来尝试解决边界不连续的问题。尽管时域信号上头尾已经平滑相接，但观其频谱仍存在低频扩散的干扰，而加窗的效应也连带地影响了能量在主要频率(10Hz/2Hz)上的表现。显见，要解决趋势信号的影响，不是只有处理傅立叶转换的边界问题而已，正本清源，还是得思考如何在原信号上估测出真正的趋势信号。

发明内容

本发明涉及一种信号处理方法及信号处理装置。

根据本发明，提出一种信号处理方法。信号处理方法包括：接收平滑化参数及待分离信号；建立待分离信号的上极值包络线及下极值包络线；计算上极值包络线及下极值包络线的平均包络线；根据平滑化参数及平均包络线进行平滑化以产生平滑化后平均包络线；以及根据平滑后平均包络线决定待分离信号的趋势分量或非趋势分量。

根据本发明，提出一种信号处理装置。信号处理装置包括输入接口及处理单元。输入接口用以接收平滑化参数及待分离信号。处理单元建立待分离信号的上极值包络线及下极值包络线，并计算上极值包络线及下极值包络线的平均包络线，处理单元根据平滑化参数及平均包络线进行平滑化以产生平滑化后平均包络线，并根据平滑后平均包络线决定待分离信号的趋势分量或非趋势分量。