[发明专利]一种无束缚检测呼吸率心率的方法及智能床

摘要

本发明涉及一种无束缚检测呼吸率心率的方法及智能床，该方法的步骤如下1)心冲击信号预处理；2)呼吸信号预处理；3)信号周期分析对2n个预处理后的压力信号和预处理后的加速度信号均进行波峰检测与阈值判断，分别得到使用者的呼吸与心跳周期；4)计算心率和呼吸率用60除以步骤3)得到的心跳周期即得使用者的心率；2n个压力传感器通过步骤3)得到2n个呼吸周期，计算2n个呼吸周期的平均值得到平均呼吸周期，用60除以平均呼吸周期即得使用者的呼吸率。该方法利用心冲击产生的床体振动加速度变化提取心率并利用呼吸运动中胸腔对床体的压力变化提取呼吸率，实现了心率与呼吸率的无束缚检测，且输出准确度高、识别速度快、实时性好。

主权项

一种无束缚检测呼吸率心率的方法，该方法由LabVIEW平台实现，需要输入对称安装在护理床底端的2n个压力传感器的压力信号和安装在护理床左右两侧的加速度传感器的加速度信号，n为大于1的整数，压力传感器采集使用者的呼吸运动压力信号，加速度传感器采集使用者的心冲击振动加速度信号，该方法的步骤如下：1)心冲击信号预处理：以采集的加速度信号为加速度原始信号，使用LabVIEW中的巴特沃斯滤波器控件对包含心率信息的加速度原始信号进行心冲击信号预处理，具体预处理过程包括：将加速度原始信号输入通带为5～9Hz的巴特沃斯滤波器进行去噪，即通过带通滤波进行去噪处理；然后对去噪后的信号幅值取绝对值；再将取绝对值后的信号输入通带为0.8～1.5Hz的巴特沃斯滤波器，即再次进行带通滤波，得到预处理后的加速度信号；2)呼吸信号预处理：以采集的2n个压力信号为压力原始信号，使用巴特沃斯滤波器与小波变换对包含心率信息的压力原始信号进行呼吸信号预处理，具体预处理过程包括：将压力原始信号输入通带为0.05～1Hz的巴特沃斯滤波器进行去噪；然后对去噪后的信号进行db04离散小波变换，消除基线漂移，得到2n个预处理后的压力信号；3)信号周期分析：对2n个预处理后的压力信号和预处理后的加速度信号均进行波峰检测与阈值判断，分别得到使用者的呼吸与心跳周期，具体包括：使用LabVIEW中的小波多分辨度峰值检测控件对预处理后的压力信号和加速度信号进行波峰提取；设定呼吸峰值经验阈值范围和心跳峰值经验阈值范围，将提取的呼吸和心跳的波峰值分别与设定的相应的经验阈值范围进行比较，若处于经验阈值范围内则判断此峰值有效；分别计算两个有效峰值之差以获得呼吸周期和心跳周期；4)计算心率和呼吸率：用60除以步骤3)得到的心跳周期即得使用者的心率；2n个压力传感器通过步骤3)得到2n个呼吸周期，计算2n个呼吸周期的平均值得到平均呼吸周期，用60除以平均呼吸周期即得使用者的呼吸率。