基于小波变换的脉搏信号分析仪的设计.doc

第28卷第4期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.28No.4 2007年4月 Chinese Journal of Scientific Instrument 基于小波变换的脉搏信号分析仪的设计陈若珠1，周红标1,2，田守军1（1 兰州理工大学电信学院 甘肃兰州 730050； 2 江苏淮阴工学院电信系 江苏淮安 223001）摘要：提出一种基于自适应阈值的信号小波消噪方法，仿真试验表明该方法消噪效果优于传统的软、硬阈值法。采用COM组件技术无缝集成LabVIEW与MATLAB实现虚拟脉搏信号分析仪的设计，该分析仪具有信号采集、消噪、特征提取和网络传输等功能，具有非常实用的价值。关键词：脉搏信号；小波变换；LabVIEW；信号消噪中图分类号：TH772 ；TP391.9 文献标识码：A 国家标准学科分类代码: 510.40Design of pulse signal analysis instrument based on wavelet transformChen Ruozhu1,Zhou Hongbiao1,2,Tian Shoujun1(1 College of Electrical and Information Engineering,Lanzhou Univ. of Tech.,Lanzhou 730050,China;2 Department of Electrical and Information Engineering, Huaiyin Institute of Tech.,Huaiyin 223001,China)Abstract：The denoising method based on wavelet with adaptive thresholding is proposed.The simulation experiment indicates that the proposed method is better than traditional wavelet thresholding denoising methods. A new type of virtual pulse signal analysis instrument based on seamless integration technology between LabVIEW and MATLAB is designed in this paper. The functions,such as data acquisition,signal denoising, feature extraction and network communication are realized in this instrument which presents a good result through the preliminary application to the clinical practice.Key words：pulse signal; wavelet transform; LabVIEW; signal denoising1引 言脉搏信号是一种非平稳的微弱生理信号，它包含有丰富的人体健康状况信息，具有重要的临床诊断价值。在采集脉搏信号过程中，由于仪器、人体活动等因素而使采集的信号常伴有各种干扰，包括人体呼吸和测量压电膜移动引起的基线漂移、肌肉紧张引起的干扰以及工频干扰等1。因此，在提取脉搏信号特征值之前消除噪声是一项极其重要的工作。小波变换具有良好的时频分辨特性，很适合用来消除脉搏信号的噪声，常用的有阈值法、平移不变量法和模极大值法等，本文基于小波阈值消噪法提出了一种新的阈值函数用于脉搏信号的去噪。文献2利用小波变换对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析，提出各尺度-小波能量值作为判断正常人和吸毒者的特征向量；文献3根据脉搏波图面积变化提取特征值K来反映心血管疾病患者生理病理上的变化。本文设计的分析仪在分别从时域和频域提取特征值的基础上，利用小波变换对脉搏信号进行时频域联合分析，提取各尺度能量值作为特征值来诊断心血管疾病患者的动脉硬化情况。 MathWorks公司开发的MATLAB带有小波工具箱，其中有大量的小波函数可供调用，但它很难实现对计算机端口的控制，同时也不适宜做上位机界面。NI公司推出的LabVIEW是一种面向对象的虚拟仪器编程语言，具有优异的人机交互性能。本文利用COM组件法将MATLAB编写的脉搏信号小波消噪和小波提取特征值算法程序无缝集成到LabVIEW中完成脉搏信号分析仪的设计，同时基于DataSocket技术实现了分析仪数据的网络传输功能。2 基于小波变换的脉搏信号消噪2.1 自适应阈值消噪原理Donoho等人提出对信号进行离散正交小波变换，然后通过选择适当小波系数重构的方法，得到对原信号的一个估计值，这种方法称为小波变换的阈值去噪法。其主要原理是：信号经小波变换后，噪声能量小于信号能量，与之对应的小波系数也将小于信号对应的小波系数，则可以将小于某阈值的小波系数去除而实现去噪。一般来说，噪声处于高频段，信号处于低频段，则可利用小波变换的多分辨特性，将原始信号分解成不同频段下的信号，根据阈值去掉某些细节，再用小波逆变换恢复剩余的信号，得到去除干扰的信号4。在小波消噪中，最关键的就是阈值的选取和阈值的量化。若阈值取的太小，则噪声不能够得到很好的消除。若阈值取的过大，原信号中大量细节部分也被当作噪声去除了，影响了信号消噪的质量。MATLAB工具箱中主要有以下几种阈值选择：固定阈值；基于无偏似然估计原理的自适应阈值；启发式阈值；基于极大极小值原理的阈值。在对系数进行处理时，通常采用全局阈值，即对各层系数采用同一个阈值进行处理；而局部阈值充分考虑各层的信噪比差异，针对不同的系数选取不同的阈值，去噪效果更好。本文参考文献5提出自适应阈值，对分解的各层高频细节信号估计噪声方差，再确定各层细节信号自适应阈值为，其中N为信号长度，j为分解尺度。可见随着j的增大，thrj的趋势是减小的，这符合噪声幅值变化规律。处理阈值的方法有硬阈值法和软阈值法，设是小波系数的大小，是施加阈值后的小波系数大小，是阈值。硬阈值（hard thresholding）处理为 （1）可见，式（1）中小波系数在阈值和处存在断点，容易产生振荡。软阈值（soft thresholding）处理为 （2）式（2）中虽然是连续的，但是和之间存在偏差，直接影响重构信号质量。本文结合软硬阈值，构造了新的阈值处理函数 （3）式（3）中当时，新阈值函数趋于硬阈值函数；当时，新阈值函数趋于软阈值函数。可见，新阈值函数优于软、硬阈值函数。2.2 仿真实验分析以MATLAB中的信号为测试对象，采用sym8小波，5层分解，噪声信号的SNR为3。通过图1以及表1给出的三种消噪方法的SNR和MSE，可以比较看出，新算法的消噪效果优于软、硬阈值法。图1 含噪信号三种阈值消噪Fig.1 Three threshold denoising of signal with noiseTable 1 The SNR and MSE of three method表1 三种阈值消噪法的信噪比和均方误差hardsoftnewSNRMSE21.3170.717221.7610.647523.3350.55802.3 脉搏信号自适应阈值小波消噪算法 经过多次试验，并考虑噪声类型及其频带分布特点，基于自适应阈值的脉搏信号小波消噪算法描述如下：1）将含噪脉搏信号利用sym8小波进行5层小波分解。2）由于高频噪声主要存在于第1层高频系数中，将此小波系数置零。3）根据25层细节信号噪声方差估计确定各层阈值，采用新阈值函数处理。4）利用离散小波逆变换重构原信号，得到去噪后的脉搏信号。3 基于COM组件法的LabVIEW与MATLAB的无缝集成MATLAB7.0带有MATLAB COM Builder，利用它能将M文件编译成COM组件，以供LabVIEW编程语言调用，并最终打包LabVIEW程序和所调用的COM组件，使分析仪软件脱离LabVIEW和MATLAB环境下运行6。具体的步骤如下：1）在MATLAB中通过调用mbuild setup 和 mex setup命令，设置Visual C+ 6.0为外部编译器；增加MATLAB头文件、库和DLL路径为系统路径。2）打开新M文件，定义名为mywavelet的函数，xd=mywavelet(x,wname,wlevel)，添加脉搏信号小波自适应阈值消噪算法程序，保存文件名为mywavelet。3）在MATLAB中调用comtool命令，打开MATLAB Builder for COM ，创建工程在Component name中输入要生成的COM组件的名comwavelet；将第2步生成的M文件添加到comwavelet类中；运行菜单命令COM Object，完成编译；在comwavelet文件夹的distrib中有生成的自动注册到系统中的comwavelet_1_0.dll文件；运行菜单命令Package Component，创建一个自解压可执行程序comwavelet.exe。4）在LabVIEW程序中调用Automation Open函数生成Refnum，右键选择Select ActiveX Class，浏览列表选择comwavelet 1.0 Type Library Version 1.0；调用方法节点（Invoke Node），连接comwavelet_1_0.dll的引用，完成节点的输入、输出变量的设置。核心程序如图2所示。图2 LabVIEW调用COM组件对象程序框图Fig.2 Block diagram of LabVIEW calling com object method4 虚拟脉搏信号分析仪脉搏信号分析仪硬件装置采用AVR系列ATmega16单片机，将PVDF压电膜采集的电信号进过放大调理由单片机A/D转换，并通过一款RS232转USB芯片CH341A将USB口虚拟成串口，再由上位机对信号进行处理。虚拟脉搏信号分析仪软件采用多面板设计，主程序前面板如图3所示。图3 主程序前面板Fig.3 Front panel of the main progra患者管理模块采用免费并开源的LabVIEW数据库访问包LabSQL，实现患者信息的录入、查询、修改和删除等功能。信号采集模块利用LabVIEW虚拟仪器软件架构VISA打开、设置计算机的串口实现与脉搏信号检测装置间的通讯。小波消噪模块采用COM组件技术将MATLAB编写的算法集成到 LabVIEW中，实现脉搏信号消噪。小波消噪程序前面板如图4所示。图4 小波消噪程序前面板Fig.4 Front panel of wavelet denoising4.1 脉搏信号特征提取从脉搏信号中提取特征信息一般有时域、频域和时频域联合分析，时域中主要是提取脉搏信号曲线中一些有明确生理意义的点（如主波、重搏前波和重搏波高度，分别用Hm、Hc和Hr表示）来作为评价脉搏信号的特征点。频域中主要是通过DFFT，从频谱中提取与人体生理病理相关的信息。文献3提出一个以脉搏波波图面积变化为脉搏波波形特征量K值的方法。定义，其中 ，Pm为平均动脉压,PS和Pd分别为收缩压和舒张压。在时频域联合分析方向，利用小波变换提取脉搏信号各频段能量作为特征值是当前研究热点。经过多次试验，首先选择1000点以上去噪后的脉搏信号，利用sym8小波对其进行4层分解，重构各尺度高频系数。定义，为脉搏信号经小波变换后第j尺度上第i个数据。由于第1层细节信号过小，舍弃。计算第4、3、2层高频系数即cd4、cd3、cd2尺度的能量值，将它们看作一整体，计算各自所占的百分比。利用分析仪采集某位在校学生脉搏信号，其特征提取模块前面板如图5所示。其中Hm和PS相等，Hc和Hr是由经验估计而得；K值为0.382，属于正常范围（K0.45，疑有心血管硬化疾病）；由频谱显示可见，该脉搏信号频率主要集中在1Hz左右，5Hz或10Hz以上频谱分布很少，这符合人体脉搏信号主要集中在低频段的理论；Ecd4、Ecd3和Ecd2分别为39.5%、33.9%和26.6%。在对某位老年心血管疾病患者诊断后发现，其K值为0.48，频谱在10Hz以上有突起点，Ecd4为25.5%，Ecd3却达到50.4%，所以分析仪可以诊断患者心血管硬化程度。图5 特征提取程序前面板Fig.5 Front panel of feature extraction4.2 基于DataSocket技术的网络传输DataSocket 是NI 公司提供的一种建立在TCP/ IP 协议基础之上的网络传输技术,不需要复杂的底层TCP 编程就可以通过计算机网络向多个远端同时广播现场测量的数据7。由于脉搏分析仪接收端需要显示2个波形及10个数值量，所以在数据发送端先用数组函数Build Array将各域特征值合并成数组，再用族函数Bundle将脉搏信号、频谱显示和合并的数组三者打包；在数据接收端先指定族类型为三个一维数组的集合，再用族函数Unbundle将三者解包，最后用数组索引函数Index Array取出各域特征值。图6所示为DataSocket数据接收端程序框图。利用DataSocket技术，分析仪实现了将医院脉搏信号检测室采集处理后的各种数据实时传输到患者所在科室协助主治医生诊断患者病情的功能。图6 数据接收端程序框图Fig.6 Block diagram of DataSocket reader5 结 论脉搏信号分析仪采用的自适应阈值消噪法与传统软、硬阈值法相比，消噪效果有了明显提高。COM组件法简单实用，无需安装MATLAB就可使用其各种工具箱，更有利于最新算法的发布及工程应用。基于时、频域及小波变换提取的特征值对心血管疾病患者临床诊断具有重要参考价值，但还需要进一步采集大量样本，对其研究分析给出准确的供疾病诊断的特征值参考范围。将虚拟仪器技术应用于生物医学实现远程医疗也是一个有研究价值的领域。参考文献1 张丽琼,王炳和.基于小波变换的人体脉搏信号去噪处理J.陕西师范大学学报,2004,32(6):84-86. ZHANG LQ,WANG BH.Denoising of the pulse signal based on the wavelet thansformJ.Journal of Shanxi Normal University, 2004,32(6):84-86.2 余丙星,蔡坤宝.小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用J重庆大学学报,2006,29(12):48-51. YU BX,CAI KB.Application of the Wavelet Transform to the Pulse Signal Analysis of DruggersJ.Journal of Chongqing University,2006,29(12):48-51.3 罗志昌,张松,杨文鸣,等.脉搏波波形特征信息的研究J.北京工业大学学报,1999,22(1):71-79. LUO ZC,ZHANG S,YANG WM.A Research on CharacteristicInformation of Pulse WaveJ. Journal of Beijing Polytechnic University, 1999,22(1):71-79.4 Donoho D L. Denoising by Soft thresholding J.IEEE Transactions on Information Theor Theory,1995,41(3): 613-627.5 张维强,宋国乡.基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪J.西安电子科技大学学报,2004,31(2):296-299. ZHANG WQ,SONG GX.Signal denoising in wavelet domain based on a new kind of thresholding functionJ. Journal of Xidian University, 2004,31(2):296-299.6 王禹林,熊振华,丁汉.LabVIEW与Matlab的无缝集成J.计算机应用,2006,26(3):695-698. WANG YL,XIONG ZH,DING H.Seamless integration between LabVIEW and MatlabJ.Computer Application,2006,26 (3):695-698.7 瞿照,赖旭,朱建林.网络化水电机组在线状态监测与故障诊断系统J.仪器仪表学报,2006,27(1):68-71. QU Z,LAI X,ZHU JL.A Network System of Hydroelectric Generating Set On-line St