（机械电子工程专业论文）脉搏信号数据分析与管理的研究.pdf

脉搏信号数据分析与管理的研究 摘要 本文首先介绍了脉搏信号研究的重要意义，分析了脉搏信号的研究现状，概括了脉搏 信号的特点及现今脉搏信号的研究方法。在此基础上本文对脉搏信号进行了分析处理并设 计了脉搏数据信号的管理数据库。具体的研究工作为：研究了传统脉搏信号时域特征提 取算法的利弊，在此基础上本文提出了极值法算法，并将极值法用于脉搏信号分析处理中， 还对传统的自适应的平均算法做了改进，准确提取了脉搏信号的时域特征。为方便计算 k 值，用非线性的模型拟合出了脉搏信号，该模型是高斯函数的线性组合。对f f t 算法 做了分析研究并对算法做了改进，实现了脉搏信号时域到频域的转换，得到了脉搏信号的 幅度谱及一些频域特征。对脉搏信号做了功率谱估计研究，用自功率谱法得到脉搏信号 的功率谱图并提取了脉搏信号功率谱特征。把h h t 方法引入到脉搏信号的研究中，进 行了脉搏信号的e m d 分解，得到了脉搏信号的i m f 分量。在l i n u x 下，用m y s q l 设计 了一个脉搏信号管理数据库，实现了脉搏信号相关数据插入，查询功能。 关键词：脉搏信号；特征提取；经验模态分解( e m d ) ；数据管理；m y s q l r e s e a r c ho nd a t aa n a l y s i sa n dm a n a g e 匝n to f p u l s es i g n a l a b s t r a c t t h i sp a p e rb e g i n sw i t ha ni n t r o d u c t i o no nt h es i g n i f i c a n c eo ft h er e s e a r c h i n go np u l s es i g n a l ， a n a l y s e st h er e s e a r c hs i t u a t i o no ft h ep u l s es i g n a la n ds u m m a r i z e st h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ep u l s e s i g n a la n dt h e i ra n a l y s i sm e t h o d s t h i sp a p e ra n a l y s e sa n dp r o c e s s e st h ep u l s es i g n a la n dt h e n d e s i g n st h ep u l s ed a t as i g n a lm a n a g e m e n td a t a b a s e t h ed e t a i l sw o r k sf i n i s h e da r e ：o t h e t r a d i t i o n a lt i m e d o m a i na l g o r i t h mi s i m p r o v e da n dt h ee x t r e m e - v a l u e - m e t h o da l g o r i t h mi s m e n t i o n e da n d t h e ya r eu s e di nt h ep u l s es i g n a lp r o c e s s i n ga n dt h et i m e d o m a i nf e a t u r eo ft h e p u l s es i g n a la r ee x t r a c t e dp r e c i s e l y f o rc o n v e n i e n c eo fc a l c u l a t i n gt h ek v a l u e t h ep u l s e s i g n a li sf i t t e db yt h en o n l i n e a rm o d e l ，w h i c hi sal i n e a rc o m b i n a t i o no fg a u s s i a nf u n c t i o n s t h ef f ta l g o r i t h mi sa n a l y z e da n di m p r o v e da n dt h ef f ta l g o r i t h mi sa p p l i e dt op r o c e s s i n g o fp u l s es i g n a l t h ef r e q u e n c ys p e c t r u ma n df e a t u r e so fp u l s es i g n a la r eo b t a i n e d ( 至) s t u d yo n p o w e rs p e c t r u me s t i m a t i o no fp u l s es i g n a li sd o n ea n dt h ef e a t u r e so ft h ep o w e rs p e c t u ma r e e x t r a c t e db yu s i n gt h es e l f - c o r r e l a t i o nm e t h o d t h eh h tm e t h o di si n t r o d u c t e di n t ot h ep u l s e s i g n a lp r o c e s s i n ga n dd e c o m p o s e sa n dt h es e v e r a li m fc o m p o n e n t sa r ee x t r a c t e d w i t ht h e m y s q l ，i nt h el i n u xp l a t f o r m ，ap u l s es i g n a ld a t am a n a g e m e n ts y s t e mi sd e s i g n e da n d i m p l e m e n t e d k e yw o r d s - p u l s es i g n a l ；f e a t u r ee x t r a c t i o n ；e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ( e m d ) ； d a t am a n a g e m e n t ；m y s q l i i 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取 得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要 贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名：触一 日期： 力矿夕年，己月l 髟日 学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解北京服装学院有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京服装学院。学校有权保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅、借阅和复印； 学校可以将学位论文的全部或部分内容公开或编入有关数据库进行检索，可以允许采 用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。 保密的学位论文在解密后适用本授权书。 学位论文作者签名：声镰厂日期：2 矿口甲年h 月z 严日 导师签名：专钆 日期：沁7 年他月2 日 北京服装学院硕十学位论文 第1 章绪论 1 1 研究背景和意义 在世界范围内，心血管病患者与日剧增，统计表明【l 】该病已经成为疾病中的头号杀手， 特别是因心血管病中的心脏病而死亡的人数多过因其它疾病而死亡的人数的总和。其中早 期干预防治血管病变的策略是降低各种心血管疾病和改善患者健康状况的根本措施。进行 心血管参数科学合理的测量、诊断和分析，对心血管疾病的防治具有重要的现实意义。 目前，心血管参数采集监测仪器较为广泛，且主要采集方法是刺破血管，直接获取等 常用手段，其环境要求无菌，而且操作复杂。而间接测量这些参数，就是在脉搏信号上做 研究。传统的脉搏研究方法就是脉诊，即用手感知脉搏中人体的生理病理信息。但其有弊 端，比如脉诊的诊断医生需要有丰富的临床实践经验，才能准确的诊断出人体的生理病理 状况；相同的脉搏，不同的医生可能得出不一样的诊断结果，从而导致脉诊的不科学和不 严谨。为了准确获取一些诊断信息，现今的人们都致力于对脉搏信号进行研究分析，即利 用仪器设备采集脉搏信号，并设计出各种脉搏信号算法来对其进行处理，从中提取各种特 征参数，与传统的脉诊相比，用信号处理方式来获取的诊断信息，比人为主观判断的诊断 信息更准确，更可靠，更科学。目前对脉搏信号分析的高质量仪器相对较少，这种仪器分 为硬件，软件两大块，硬件部分包括传感器，显示器和一些信号调理电路，软件部分主要 包括一些信号分析处理程序。随着临床医学对脉搏信号的重视和深入研究，对脉搏信号分 析设备的研制提出了更高的质量要求和更大的市场需求。 随着现代科技的发展，特别是信号处理技术及计算机技术等技术的发展，一些脉搏信 号的处理算法以及一些脉搏信号特征的提取算法也相继被提出和使用，但是还不太成熟， 目前还不存在通过分析脉搏信号就能获取相关特征参数的设备仪器，所以本课题的研究意 义在于设计实用有效的脉搏信号处理算法以及特征提取算法，为这些设备仪器的相关功能 的实现做前期的开拓工作。 1 2 研究现状 目前对脉搏信号的研究还处于初期阶段，研究人员经过努力已经在脉搏信号的处理方 面取得了一些成果，下面本文将从脉搏信号的传播理论和仿真模拟的研究、脉搏信号获取 方法的研究、脉搏信号分析方法的研究这几个方面介绍脉搏信号的研究现状。 1 第1 章绪论 1 2 1 脉搏波信号的传播理论和仿真模拟的研究 脉搏波传播现象及其动力学特性在生理学、临床医学分析及生物医学工程应用上极为 重要，这是脉搏波信号分析诊断的理论基础。 此理论认为脉搏波信号在动脉中的传播是非线性的，其主要原因是血液流动的非线 性、血管壁运动的非线性等因素所致。由于非线化理论所描述的状态更接近人体的实际情 况，运用此理论就有可能得出更接近于临床实际的结果，然而，由于缺乏完整的血流与血 管的实测数据，目前还难以对此脉搏信号的非线性理论作进一步评价。 与此同时，人们广泛开展了脉搏信号数字仿真的研究。清华大学白净教授领导的心血 管系统仿真课题组建立了一个比较完整的脉搏波信号与心血管系统数学仿真模型。北京大 学席藻树教授领导的生物力学研究室研制了一系列模拟心血管系统流体力学特性的物理 模型。这些模型的建立都为脉搏信号的研究提供了方便。 1 2 。2 脉搏信号获取方法的研究 脉搏信号的测量方法很多，而传统的脉搏测量方法是脉诊。由于脉诊不可避免地要带 入主观因素，且不便于客观记录和精细分析，所以大大限制了它的应用和发展。脉诊的客 观化要求研制出能实现中医指感特征的检测或采集设备，以便准确提取人体的脉搏信号。 人们经过努力研制出了脉搏传感器，脉搏描记仪等设备，其主要原理都是把适当的换能器 置于被测部位上，将脉搏波转换成电信号，再输入放大电路，将微弱的脉搏信号表示或记 录在仪器中，从而实现脉搏信号的测量。使用这些设备来测量脉搏，可以客观地记录脉搏 信号，有利于进一步的研究分析，对人体无创伤且使用方便，因而在实际中得到了推广。 1 2 3 脉搏信号分析方法的研究 脉搏信号的处理方法随着数学、生物力学、工程学的发展而发展，使人体脉搏信号的 研究进入了一个新的境界。目前国内外对脉搏信号分析主要有以下几种方法： 1 ) 时域分析法 目前国内对脉搏信号的特征提取方法，多数采用时域分析法。时域分析法包括直观形 态法【2 】、多因素识脉法 3 1 、脉象速率图法、脉图面积法【4 】。该方法主要是通过对脉搏波幅度、 脉动周期、主波、切线斜率等参数进行测量，提取脉图曲线中一些有明确生理意义的点作 为特征点，再将它们与对应的生理因素结合起来，从而得到具有临床医学价值的结果。这 个方法的优点是直观、临床医生容易接受。缺点是特征点不容易准确的找出，要凭经验估 计，随机误差大。此外，该方法是建立在脉搏波曲线某些点的特征上，没有把曲线所包含 2 北京服装学院硕七学位论文 的全部信息利用起来。 2 ) 频域分析法 频域分析法主要是通过离散快速傅里叶变换，将时域的脉搏波曲线变换到频域，得到 相应的脉搏频谱曲线，通过对频谱曲线的特征分析，从中提取与人体生理病理相应的信息， 实现脉搏分类。频谱法的优点是特征信息以脉搏波所具有的全部频率分量的集合形式表 示，保留了脉搏波中的全部信息。但该方法计算复杂，结果抽象，还难以被广大医务工作 者所接受。 3 ) 时频联合分析法 时频联合分析法是一种既能反映信号时间一能量分布特征又能反映信号频域一能量分 布特征的方法，受到广大脉搏研究者们的青睐。时频分析法主要用于分析和处理非平稳信 号。目前时频分析技术已在分析心电图、心音图、胃电图以及脑电图信号中有所应用，在 脉搏信号分析方面还刚刚起步。 4 ) 系统辨识与参数估计法 系统辨识是在输入与输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别系 统等价的系统。参数辨识则是在数学模型的形式和结构已知的基础上，根据已得到的输入 及输出观测数据，找出该模型的未知参数值。将系统辨识与参数估计的方法引入脉图分析 研究是一件极有意义的事情。有研究者利用双弹性腔模型，将心脏作为输入信号，实测的 挠动脉压力波形作为系统的输出信号来估计模型的参数，从而对脉搏图进行分析。另有研 究者在脉搏波的测量中发现，重搏前波可在形式上看成为主峰波的反射波，它和主峰波及 重搏波一起迭加而成为脉搏波，并且每个波都可用一个高斯函数( 钟形波) 来近似。由这样 的数学模型可合成各种常见的脉搏图，通过图谱分析可得到脉图特征参数。 5 ) 计算机的自动识别法 计算机的自动识别法是用计算机对脉图进行分析、筛选各项指标，挑出主要指标，运 用多因素分析法建立判别及诊断比较。上海工业大学科研人员建立了一套中医脉搏计算机 识别软件系统。将脉搏波实时采样成时间序列并进行实时动态显示，采用键盘中断功能控 制切脉压力、数据采集、作图显示等。根据统计模式识别理论，在系统中建立了一个知识 库，用自学习方法修改该知识库，以提高识别精度。 1 3 本课题的主要研究内容 下面介绍本课题的研究内容，第l 章主要介绍脉搏信号的研究背景，研究意义，以及 现阶段分析方法；第2 章主要介绍脉搏波的形成机理，脉搏信号的特点；第3 章主要介绍 3 第1 章绪论 采集脉搏信号的传感器和采集脉搏信号的方案；第4 章主要研究脉搏信号分析方法与一些 特征提取算法包括时域分析、频域分析；第5 章主要研究脉搏信号管理数据库，涉及到脉 搏信号管理数据库的设计、实现；第6 章是本课题的总结与展望。 4 北京服装学院硕士学位论文 第2 章脉搏波与脉搏信号 2 1 脉搏波的形成机理 为了更好的对脉搏信号进行处理分析，首先本文介绍下脉搏波的形成机理，实际上脉 搏波是由心脏搏动排出血液，对血管造成压力而形成，这种压力以波的方式，在人体的循 环系统内进行传播，便形成了脉搏波。 2 2 脉搏波的特征点及其对应的生理意义 脉搏波在动脉系统内传播时用仪器放在切脉部位的皮肤上，将脉搏波以不同的压力取 法画出，就可得到脉图1 5 】。脉图由数个波构成，各波的变化都代表其一定的生理和病理意 义。典型脉图如图l 所示。 图1 典型脉图 在图l 中点a 、b 、d 、e 、f 、g 为脉搏的特征点。其中点b 为主波波峰。点a 、g 是主动脉脉瓣开放点，也称始射点。c 是脉搏的潮波前谷，d 是脉搏的潮波( 重搏前波) 。 各个特征点对应的生理意义： 1 )a 、g 点：主动脉开放点，即始射点，是整个脉搏波的最低点，标志着心脏快速 射血期的开始，主要反映收缩期末血管内的压力和容积。 2 ) b 点：主动脉压力最高点。即主波，反映动脉内压力与容积的最大值；主要与心 输出量、心室射血速度、动脉阻力和管壁弹性有关。主波把整个脉搏波分为上升支与下降 支，是脉搏波的分界点。 3 ) d 点：左心射血停止点，此处为潮波，也叫重搏波前波。主要与外周阻力、血管 弹性及降支下降速度等变化速度有关。 气 第2 章脉搏波与脉搏信号 4 ) e 点：重搏波波谷，是主波下降支与重搏波上升支构成的波形向下的切迹波。它 主要反应主动脉静压排空时间，是心脏收缩与舒张的分界点。 5 ) f 点：主动脉弹性回缩波，即重搏波。是位于重搏波波谷之后的一个突出的小波。 它可以反应主动脉瓣的功能状况、血管弹性和血流流动状态。 6 ) b b 主波高度，主要反映左心室的射血功能和大动脉的顺应性。 7 ) d d 潮波的高度，主要反映了动脉血管的张力，顺应性和外周阻力的大小。 8 ) f f 重搏波波谷的高度，主要反映了外周阻力的大小。 从以上叙述可以看出，脉搏波及其特征点包含有丰富的心血管系统的生理信息，尤其 与动脉阻力、血管弹性密切相关，这些是信息评价人体心血管系统生理状态的重要依据。 9 ) 脉搏k 值【6 】，定义k 值表达式为： n 学 p t ， p m = 彳1r 尸o ) a t ( 2 - 2 ) 其中巴为平均动脉压，它等于一个脉搏周期中脉搏压力尸( ，) 的平均值，p n 分别 为收缩压和舒张压，t 是脉搏周期，具体如图2 所示。 图2 脉搏波形的k 值提取 脉搏k 值是脉搏信号中的一个重要的特征参数，脉搏k 值结合心血管动力学模型7 】 可用来计算一些与心血管相关的生理参数，这里介绍几个比较重要的生理参数的计算公 式。 1 ) 每搏量s v ，一个心动周期内左心室输出的血量，单位是m l 。 s v = 警讹吲宰t ( 2 - 3 ) 2 ) c i ，单位体表面积内的每分钟左心室输出的血量，单位为l ( m 2 m i l l ) 。 6 北京服装学院硕士学位论文 a ：旦( 2 4 ) b a s 其中c o 为每分输出量即s v 宰6 0 t ，b a s 为人体体表面积 3 ) b v ，血液流变学的基本指标，是指血液分子间的内摩擦力，单位为p a s 。 b v = k 奉1 1 4 3 ( 2 - 5 ) 2 3 脉搏信号的特点 脉搏信号是最接近于周期性的确定性信号【引，但实际上它并不完全是确定的。脉搏信 号也并非恒定不变的，而是不断地出现一些微小的变化，尤其是它会随人体的某些生理病 理的影响及周围环境条件的变化，相应的呈现出不同的波形。为了研究脉搏信号，首先要 对其特点有所了解，概括来讲脉搏信号主要有信号弱，噪声强，频率低，随机性强等特点。 1 ) 信号弱直接从人体中检测到的脉搏电信号其幅值一般比较小，幅度范围为微伏到 毫伏的数量级。因此，在处理脉搏信号之前要考虑配置各种高性能的放大器。 2 ) 噪声强噪声是指其他信号对所研究信号的干扰，本文中所涉及的脉搏信号就伴随 着由于肢体动作，精神紧张等带来的干扰，这给后面的信号处理带来了困难，因此要求对 采样的信号进行噪声消除处理。 3 ) 频率低根据以往测试和信号分析表明1 】：人体脉搏信号频率较低，属次声波， 其频谱主要分布在0 到2 0 h z 之间。因此在信号的获取、放大、处理时要充分考虑信号的 频率响应特性。 4 ) 随机性强脉搏信号属于生物医学信号，一般不能用确定的数学函数来描述，而且 它随机性比较强，即信号的统计特性随时间的变化而变化，主要表现在脉搏信号因人体生 理、病理、心理的不同而不同，又受环境、时间、气候的影响，会出现同一个人在不同的 时间、地点有不同的脉搏，有时也会有不同的疾病表现出相同的脉搏。这给脉搏信号的处 理带来了困难。因此，在脉搏信号处理时要进行相应的理想化和简化，当信号变化不快时， 可以把它作为平稳的准平稳信号来处理。 7 第3 章脉搏信号的数据采集 第3 章脉搏信号的数据采集 本文第二章已经介绍了脉搏波与脉搏信号，从中可以看出脉搏信号包含有丰富的人体 生理状况信息。为了客观定量地揭示脉搏的机理，自2 0 世纪8 0 年代以来，许多研究者都 致力于人体脉搏信号的处理和分析中。但是，由脉搏信号特点可知，人体脉搏信号是一种 微弱信号，频率较低，当采集脉搏信号时，就有可能加入了一些高频噪声信号，使所采集 的信号容易失真。所以选择好的传感器和对采集后的信号做一些必要处理( 如滤波等) 就 变的尤为重要。本章分两部，分别介绍脉搏传感器和脉搏信号的采集方案。 3 1 脉搏传感器 3 1 1 脉搏传感器的介绍 传感器又称为换能器、变换器等【1 2 1 。脉搏传感器的基本功能是将切脉压力和挠动脉搏 动压力这样一些物理量( 非电信号) 转换成为便于测量的电信号。脉搏传感器种类很多，如 果按测量原理来分，脉搏传感器可以分为电阻应变式、光电式、超声多普勒式以及电阻抗 式等。如果按照感压触头的结构形式和材料来分，它可分为刚性触头和软接触触头式。 从传感器的工作方式角度而言，人体脉搏信号的采集可以分成两大类：一类是将人体 脉搏信号的采集与运算等一系列操作在一个脱机系统中完成，通常这类系统是用d s p 这类 具有高速运算能力的器件来构建的，典型的应用是在便携式医疗检测设备中。另一类是用 专有的硬件设备来采集人体脉搏信号，然后将采集到的信号传给上位机，其主要应用于临 床医学领域对疾病的具体详尽处理分析中。本文脉搏信号属于第二类，即用脉搏传感器采 集脉搏信号，将采集好后的脉搏信号传给上位p c 机，通过p c 机强大的运算能力对数字化 的人体脉搏信号进行处理分析，从而提取出脉搏信号中的一些特征信息，为临床医学提供 诊断依据。 脉搏信号采集的好坏将直接影响到后续的数据分析部分的效果以及最终所得到的脉 图的准确性，由此可见脉搏传感器的选择对本文的研究工作比较重要。 3 1 2 脉搏传感器的选择 考虑到产品价格的因素和所需精度的要求，本文选择了合肥华科电子技术研究所研制 开发的基于p v d f ( 聚偏氟乙烯) 压电膜的h k 2 0 0 0 b 型集成化脉搏传感器。它是一种软接触 式的无创伤脉搏传感器。该脉搏传感器采用高度集成化工艺将力敏组件、灵敏度温度补偿 组件、感温组件、信号调理电路电路集成在传感器内。主要应用于无创心血管测试，中医 北京服装学院硕士学位论文 脉诊。 其主要特点是灵敏度高、抗干扰性能强、过载能力大、性能稳定可靠、使用寿命长。 其技术指标： 电源电压：5 6 v d c ： 压力量程( - 5 0 + 3 0 0 ) m m h g ； 灵敏度：2 0 0 0 u v m m h g ： 灵敏度温度系数：1 x 1 0 4 o c ； 精度：o 5 ； 重复性：0 5 ； 迟滞：o 5 ： 过载：1 0 0 倍： 脉搏传感器实物图如图3 所示。 图3 脉搏传感器 当对脉搏信号进行测量时，需要将脉搏传感器传感面( 白色) 贴在脉搏最强处用绑带固 定。披测人与脉搏传感器的位置关系如图4 所示。 - l j l 二誓- 图4 脉搏传感器固定方法 传感器接线说明：红线：正电源：白线：信号输出；黑线：地： 随着每舒张收缩一次，动脉系统发生压力和血流量的改变，即产生个脉搏波。在这 9 第3 章脉搏信号的数据采集 个过程中脉搏传感器可以很好的采集到人体脉搏信号的搏动过程并转化为同步的电压信 号输出。从而使人体脉搏信号与脉搏传感器输出信号保持同步的目的。 3 - 2 脉搏信号的采集方案 本文数据的采集过程为：寻找自愿接受脉搏信号的采集个人。然后根据中医理论【1 3 】， 寸口是全身经脉之气汇合处，能反映全身经络脏腑的气血盛衰和功能情况，携带了丰富的 人体生理病理信息，因此选择自愿者的左手寸口处作为取脉部位。同时，因为脉搏波周期 的向外传播，在传播过程中受到了多种因素的作用，测量时间、气候，饮食都对脉搏信号 的测量有影响，所以选择在空腹状态下采集数据。又由n y q u i s t 采样理可知，采样频率应 大于被采样信号最高频率的两倍，以免采样后的信号发生频谱的混叠，所以脉搏采样频率 为6 0 0 h z ，取样时间长度为1 0 s ，采样点为6 0 0 0 个左右；数据采集完后，采集到的脉搏信 号进行低通滤波后，存储到上位机，以供本文后续的研究工作，图5 是用该传感器采集到 的脉搏波形。 图5 脉搏原始信号 从图5 脉搏波形来看，所采的脉搏信号比较清晰，为以后的脉搏信号分析提供了比较 真实的脉搏信号数据，有利于本文下一步的工作计划开展。 1 0 北京服装学院硕士学位论文 第4 章脉搏信号分析方法的研究 脉搏研究的一个重要方面，就是利用现代信号处理的方法【川，对脉搏信号进行处理分 析，将得到的处理分析结果用于实际需求。本章分别从时域和频域两个方面介绍脉搏信号 的处理分析方法，并在此基础上对涉及到的处理分析方法来进行实验验证。 4 1 脉搏信号的时域分析 4 1 1 脉搏信号主波、周期提取 脉搏信号是一种周期性较强的准周期信号。如果要用脉搏信号提取出来的特征信息 ( 如k 值) 计算相关的心血管参数，首先要解决的问题就是从采集到的多个脉搏波中，分 离出单个周期波。因为这些心血管参数的计算都是以一个完整周期的脉搏波( 一幅完整脉图) 为基础展开的。从而脉搏波的周期准确提取就变的尤为重要。由于人体脉搏波信号始终不 是标准信号源发出的信号，不可能如想象那样规整，脉搏信号的周期不一定严格相等，波 形基线会漂移，其脉搏波形( 如波峰、波谷、上升沿、下降沿) 也不严格相等，同时在实际 应用中还遇到一些难以解决的问题，如人体脉搏不是严格不变的，采集的脉搏信号存在种 种噪声等，鉴于以上特点，欲从采集的脉搏波信号中分离出一幅完整的周期脉搏波来并不 容易，这也意味着要取准提取脉搏信号的周期有一定的困难。本文经过仔细分析脉图，发 现每个脉搏周期中，主波只出现一次，即一个周期中只存在一个主波，如果能准确的提取 出主波就能准确的提取出周期。鉴于此，本文将主波、周期放在一起提取。下面先介绍脉 搏信号主波、周期传统的提取方法，本文再在此基础上再提出本文所用的脉搏主波、周期 提取方法，最后做仿真实验，对算法进行讨论。 l 、主波、周期传统的提取方法 对于连续多周期脉搏信号进行时域特征点提取的关键在于脉搏信号周期的准确定位， 因此首先确定脉搏信号的周期区间是很有意义的，为了准确完好从采集的脉搏信号中提取 一些时域特征如主波、周期等，经过多年的努力和探讨，人们总结出了一些提取方法，其 中比较经典的方法就是：阈值法【1 5 】和算术平均法【1 6 1 。 2 、阈值法提取 对于脉搏信号高于设定阈值的点记为阈值，低于阈值的点记为0 ，就形成了脉搏的脉 冲检测。其具体实现步骤为： i ) 记脉搏信号为x ( i ) ，其中i 为离散抽样点坐标，找到x ( i ) 的最大值m ； 2 ) 用最大值m 减去某值a ，记b = m a 为门限，进行脉搏信号的门限处理，将x ( i ) 中 1 1 第4 章脉搏信号分析方法的研究 高于b 的值置为b ，否则置为0 ，结果记为y ( i ) ； 3 ) 对y ( i ) 求差分，结果为1 的点对应脉搏信号的升支，结果为一1 的点对应脉搏信号 的降支，在每相邻的两个升值之间找到m a x 和m i n ，m a x 即为主波位置，m i n 即为脉搏信 号始射点的位置； 4 ) 然后根据m a x 或m i n 的坐标位置结合采样时间，计算出脉搏的周期，这样阈值法 提取周期完成，同时m a x 处的纵坐标即为脉搏波主波。 此方法有人用脉搏信号做过仿真实验，结果发现，阈值法不能准确的提取所采信号的 m a x 和m i n ，出现了错误的判断。原因是无法准确判断主波位置特别是在脉搏信号存在噪 声的情况下，有些噪声信号成了m a x ，从而代替了主波，使得主波无法正确提取，同样原 因也无法正确辨别脉搏信号的m i n ( 始射点) ，也就无法进行脉搏信号周期的提取。 3 、算术平均法提取 7 连续取t 个脉搏信号采样值进行算术平均运算，即m e a n = x ( f ) ，用m e a n 代替这连 ， 续的t 个采样值，使得脉搏信号变得平滑，从而降低噪声影响，实现脉搏周期准确提取。 其实现步骤为： 1 ) 记脉搏信号为x ( i ) ，其中i 为离散抽样点坐标。假设采用2 t - 1 点进行算术平均运 算，对于前面t - 1 个数据和后面t 1 个数据作如下处理：第m 个数据，取其前后各m 1 个 数据再加其本身共2 m 1 个数据进行算术平均作为该点的值，后面t - 1 个数据方法类同，其 余每一个数据取其前后各t - 1 个数据再加其本身共2 t - 1 个数据进行算术平均作为该点的 值。平滑后的信号记为y ( i ) ： 2 ) 对y ( i ) 进行差分求极大极小值； 3 ) 再采用极大极小值局部搜索的办法，进行特征点的微小修正。具体就是，在x ( i ) 上，极大值对应的点分别向前向后移动找到附近的极大值，极小值对应的点分别向前向后 移动找到附近的极小值。 此方法也有人用脉搏信号做了仿真实验。结果发现，脉搏信号经过算术平均以后平滑 度有所提高，误差相对阈值法有明显改善，但t 的值不好确定，t 取太大，信号的平滑度 较好，但灵敏度降低，t 取太小，灵敏度提高了，但平滑度下降，误差就提高。要想得到 比较理想的t 值，需要对所采信号进行大量的实验和对比，有效性不明显。 4 、本文的提取方法 本文针对传统的脉搏波特征提取算法的优缺点，再仔细分析要提取的脉搏信号周期， 1 2 北京服装学院硕士学位论文 发现如果主波提取出来后，周期也可以根据主波来计算，而主波是脉搏波一个周期中的最 大值点。本文根据这一特点提出用极值法提取脉搏信号的主波，再根据主波计算脉搏周期。 其基本思想是把脉搏波信号的极大值点一次性全提取出来，再在极大值点中分离出脉搏波 的主波，计算出周期，具体步骤为： 1 ) 对于采样的脉搏信号假设为想x ( n ) ，找出其所有的极大值点； 2 ) 对极大值点进行去噪，消除噪声点，在极大值点中找出上的最大值，即主波： 3 ) 然后对最大值点的纵坐标进行算术平均，得到主波，最大值的横坐采样点数进行 算术平均，得到一个周期采样点数的平均值，计算出周期。 具体算法流程： 1 ) 找出极大值点流程图6 。 图6 极大值点查找法流程图 其中脉搏信号为一数组x ( i ) ，i 为数组下标，从1 到n ，n 为x ( i ) 的长度 本文首先用c 语言编制了极值提取程序，为脉搏信号主波、周期的提取做了准备。 2 ) 去噪和找出脉搏主波与计算脉搏周期流程图7 。 其中脉搏传感器的采集频率为f ( h z ) ，采集时间为t ( s ) 。流程图中用到的k ，d ，h 分 别代表最多脉搏主波数，脉搏信号最小间距，脉搏主波最小高距。下面依次对其进行说明。 根据医学常识易知人的脉搏跳动在3 0 2 0 0 次分钟，也就是说6 0 ( s ) 内存在3 0 2 0 0 个 脉搏跳动( 周期) ，每次脉搏跳动必有一个主波，所以采样时间t ( s ) 内最多脉搏主波数应为 2 0 0 , t 6 0 = k ，找到k 个脉搏主波后可结束脉搏主波的寻找。 定义最小间距差d 为脉搏主波之间相隔的最小采样点数，也即相邻脉搏周期间最小采 1 3 第4 章脉搏信号分析方法的研究 样点个数，计算方法为总的采样点数除以周期个数= 采样时间木采样频率周期个数，即t * f k = d 。 定义最小高距差h 为脉搏主波高度之间最小差距，( 本文脉搏信号转换后，脉搏信号 的最大值为1 ) 。 程序结束条件为脉搏极值点数组x ( i ) 全部遍历完成或者找到k 个脉搏波主波个数。 脉搏信号的噪声产生原因较多，采集脉搏数据时手臂抖动，引起一些数据测量不准确 或者采集信号的传感器自身问题都可能产生噪声，这里主要讨论在采集数据时手臂抖动所 产生的噪声。由抖动引起的信号采集可能出现引入信号噪声，使局部信号发生变形失真， 从而引起错误的特征提取，为了避免此类情况，要对所采信号进行噪声去除，去噪的目的 理解为去除一个周期内多个相同特征的提取情况如一周期内出现3 个主波，或者一些根本 不是特征点的点被提取了出来，去噪原理为相邻脉搏主波的间距要大于d 或者相邻波峰高 度之差要小于h ，即表达式( 1 i - j l d & & l x ( i ) 一x ( j ) l h ) 为真，如果表达式为假即是噪声点需要将 其去除，去掉噪声点即可准确的提取所需的脉搏特征信号。具体的最多脉搏信号主波个数 k 、最小间距差d 和最小高踞差h 应以实际的脉搏传感器采样频率和采样时间而定。 将提取出来的脉搏波主波进行算术平均，再根据主波采样点距的平均值计算脉搏周 期。这就是利用极值法提取周期、主波的过程。在极值得到的条件下，本文用c 语言编制 了周期、主波的提取程序。 其中c o u n t 为计数器，i ，j 为脉搏信号数组下标 图7 脉搏主波和周期提取流程图 1 4 北京服装学院硕士学位论文 5 、 仿真实验 本文利用从手腕脉搏采样的脉搏信号进行了仿真实验，一共采样时间为1 0 s ，采样后 分为5 组，每组2 s ，采样频率设为6 0 0 h z ，每组采样点1 2 0 0 个上下，然后选取一组做脉 搏信号周期、主波提取的用本文的极值法程序做了仿真实验，效果如图8 。 裰值法结果 图8 极值法提取结果图 图8 红色圈为极值点，曲线为脉搏信号原始波形。 程序提取的极值点的坐标与极值大小见表l 。 表1 极值法提取结果 程序提取极值主波的最后结果，见表2 ，去掉的噪声点坐标为4 1 7 ，值为0 0 3 1 5 。 表2 极值法去噪后的结果 从表2 看出，应用极值法在脉搏信号中找出了3 个波峰位置，然后求出坐标之间的平 均值，根据采样一点的时间计算出脉搏的周期为0 6 8 9 7 s ，即心跳8 7 次m i n ，主波的平均 值大小为0 8 8 3 3 。 6 、结果分析 从表的结果中和观察所采脉搏波主波出现的位置来看，极值法能够找到出脉搏的波峰 位置并且能去除一些噪声信号，从而准确提取出脉搏信号中的周期、波峰。相对于传统的 一些提取方法，极值法更简明，高效，而且容易实现。但极值法只限于研究正常人的脉搏 信号，对于脉搏信号噪声很多的情况下可能存在不是主波的特征点被提取出来，所以此方 法还存在可以改进的地方。 1s 第4 章脉搏信号分析方法的研究 4 1 2 脉搏信号朝波、重搏波提取 本文下面介绍现有提取脉搏信号潮波、重搏波的方法，先介绍现有提取算法，再在此 基础对现有算法进行改进，然后用改进算法做仿真实验。 l 、现有的潮波、重搏波提取方法 本文4 1 1 主要提取了脉搏信号的主波，实现了脉搏信号各个周期的正确分离，为提 取脉搏信号的潮波、重搏波创造了条件。现有的提取潮波、重搏波的方法较少，这里介绍 主要介绍自适应的算术平均法【16 1 。此方法是算术平均法的改进。算术平均法已经在4 1 1 节介绍。这里不再重述。算术平均法可以实现波形的平滑，消除噪声等微小震荡的影响， 但其缺点是确定算术平均值的个数t 有一定难度。t 太小，不能够实现平滑，找到的特征 点太多，不方便取舍；t 过大，信号平滑很好，但波形失真严重，也不能正确找到信号的 特征点，不能实现波形特征点的提取。 鉴于此，一些研究人员提出了自适应的算术平均法，基本思路是从脉搏波峰到波谷段 将t 从1 逐渐增大，使这段波形愈加平滑，但是这段波形中，脉搏信号的潮波、重搏波是 明显的极值点，波形再平滑也会保留到最后，由此可以找到符合条件的潮波和重搏波，平 滑自动结束。 利用自适应的算术平均法对脉搏信号做仿真研究，结果表明能正确的提取脉搏信号的 潮波、重搏波。但是，自适应的算术平均法，增加了计算复杂度，随着t 从l 开始递增， 每次都要提取一次脉搏信号潮波、重搏波，即在寻找这些特征点的过程中，增加了计算量， 所以自适应的算术平均法不适应大量数据实时处理，特别是当信号噪声较少时，此方法显 的不够灵活。 本文在此基础上对t 的取值做出调整，经过仔细分析研究，本文发现如果t 从1 开始 计算提取脉搏信号这些特征点时，实际上就是未作平滑，这种情况下取得t 取最佳值的情 况很少，可以忽略不计。在t 递增的过程中，本文提出一个新思路，就是t 从2 开始计算， 如果还不够平滑，就将t 变为2 的下一个质数，然后依次类推，直到信号比较平滑时，再 把t 变小，从后往前比较找出最佳的t 值，这样可以减少寻找最佳个数t 的时间，具体过 程为： t 依次取t = 2 ，3 ，5 ，7 ，1 1 ，1 3 ，1 7 ，1 9 ，2 3 ，如果在这个过程中发现满足或接近所需 t 值时即信号比较平滑时，就在两质数中间寻找最佳t 值，假设最佳t 取2 0 ，按照以前的 方法，t 从1 到2 0 要比较至少2 0 次才能得到这个t 值，但按照本文的改进方法，从质数 2 递增到质数2 3 ，要比较9 次，发现信号变平滑后，就可得出最佳t 值在1 9 到2 3 中取得， 1 6 北京服装学院硕七学位论文 然后再比较3 次，就能得到最佳t 值，一共只用了1 2 次。这样就明显减少了寻找t 的时 间，也加快了脉搏信号潮波、重搏波的提取速度。本文对自适应平均滤波法进行改进后， 用脉搏信号做了仿真实验，结果如图所示。 图9 潮波、重搏波的提取 提取的潮波，重搏波的结果见表3 。 表3 极值法提取潮波、重搏波结果 结合表3 和图1 0 ，可以得出潮波的点坐标为1 5 3 ，重搏波的点坐标为2 2 5 。 4 、结果分析 从表可以看出潮波、重搏波已经正确的提取出来了。可见用改进后的自适应的平均算 法提取脉搏信号的潮波，重搏波是可行的。与自适应的平均算术法相比，改进后的算法遍 历整个脉搏信号序列寻找潮波、重搏波位置的次数减少了，减少了计算量，同时证明了改 进后算法的可行性。 4 1 3 脉搏信号k 值提取 脉搏k 值实际上是为了能用一个简单的特征量来描述脉搏信号波形在面积上的变化， 是一个以面积变化为基础的脉搏信号特征量。由k 值的定义式可知，k 值的大小仅决定于 脉搏信号波形面积，是一个无量纲值。k 值与血液黏度有很好的相关性，有重要的医学应 用价值。本文下面按脉搏信号k 值的提取方法，实验仿真，分析结果，得出结论的步骤进 行研究分析。 1 7 第4 章脉搏信号分析方法的研究 1 、k 值提取方法 脉搏k 值的计算公式简单明了，从k 值的计算公式k = 考三号可知，要求k 值的大 小，关键是求平均动脉压已= 彳ife ( t ) d t ，此表达式是脉搏信号一个在时间t 内积分的平 均值，但是所采的脉搏信号是离散的而且并没有建立和时间的函数关系，所以提取脉搏k 值的难点就在于把脉搏信号表示成以时问t 为自变量的函数p ( ，) 的形式。本文下面主要介 绍1 9 9 4 年钱立伟等【1 7 】给出的脉搏信号拟合的数学模型，该模型将脉搏波看成主要由三个 特征波叠加而成的种波，包括主波、重搏波、重播前波等，每个特征波都用一个高斯函 数( 钟形波) 来近似，然后用高斯函数线性叠加的形式来拟合脉搏波。 根据钱立伟的数学模型，拟合一个周期的脉搏波要用3 个高斯函数来进行线性叠加， 分别称这3 个高斯函数为钟形主波、钟形重搏波、钟形重搏前波。根据高斯函数定义，每 个高斯函数又由3 个参数确定，即幅度v i 、时间t i 、宽度u i 。所以整个脉搏波x ( t ) 的高斯 函数模型可由下式表示： 3：! ! = 互2 ： x ( f ) = v , e u i ，其中i 为高斯函数的个数( 4 1 ) 图1 0 是由三个钟形波合成的脉搏波的示意图。本文为了验证高斯模型拟合脉搏波的 可行性，准备用实测的脉搏信号来验证效果。 2 、仿真实验 图l o 高斯函数拟合脉搏波图 虚线为高斯函数，实线为脉搏波 北京服装学院硕士学位论文 本文打算用三个高斯函数的来拟合脉搏波，首先需要求出3 个高斯函数的3 个系数， 本文用的是最d x - - 乘法来求实测脉搏信号3 个高斯函数的参数，以建立时间与脉搏信号的 函数关系。 1 ) 最d - 乘法概念 在科学实验数据处理中，往往要根据一组给定的实验数据( x i ) y 从f = 0 ，1 ，m ) ，求出自 变量x 与因变量y 的函数关系y = s ( x ；a 。，a 。) ( 刀 所) ，这是口，为待定参数，由于观测数据 总有误差，且待定参数a ，的数量比给定数据点的数量少( 即n 0 为权系数，要求 s ( x ) = s p a n q ，o ，f o l ，吼 使i ( a o ，口l ，a 。) 最小，其中 三 2 i ( a o ，a l ，口。) = p f j ( 一) 一y ，】 ( 4 - 3 ) i = o 最终得到的拟合曲线为) r = s ( x ) ，这种方法称为曲线拟合的最小二乘法。 2 ) 为了较好的完成曲线拟合工作，经过调查研究，本发现m a t l a b 7 0 包含了一些实用 而且操作简单的曲线拟合工具。这些曲线拟合工具在m a t l a b7 0 开始菜单下的工具箱 c u r v i n gf i t t i n gt o o l s 下，它是一个基于图形界面的a p i 应用程序，其中的d a t a 菜单下可以输 入用户数据x ，y ，我们的目的是寻找x ，y 的线性或非线性关系，输入数据后就创建了x ， y 对应的数据集合。一旦数据集合创建完毕，就可以选择f i a i n g 菜单对创建的数据进行拟 合，其中c u r v i n gf i t t i n gt o o l s 下建立x ，y 数据集合关系可以选择函数模型有：高斯函数， 指数函数，傅里叶函数，多项式等。本文运用4 1 1 节给出的算法，提取出了单个周期的 脉搏信号分量，来做高斯函数拟合的仿真实验。具体实现步骤是打开m a t l a b7 0 i s t a r t l t o o l b o x s l c u r v ef i t i n g l e u r v ef i t t i n gb o x ，打开d a t a 菜单输入脉搏信号数据和相应的信号坐 标值，创建数据集合，然后选择f i t t i n g 菜单下的，高斯函数模型来拟合脉搏信号，本文先 1 9 第4 章脉搏信号分析方法的研究 选用钱立伟的3 个高斯函数的模型来拟合，输出为脉