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DZ061 应用 LabVIEW 进行 人体 脉搏 分析

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内容简介：

人体脉搏的谐波分析方法Yu Ji-chun, Pan Zu-shan, Ni Zhen-qun上海交通大学，上海，中国摘要：到现在为止，从人体中提取的脉搏的分析方法大多都是在时域中进行的。本文提出了一种新的方法-谐波分析。把低次谐波分量（10次谐波以下）作为原始脉搏信号的估计参数。通过比较不同谐波分量并计算相关度和谐波系数，表明这种近似波形与原有波形有很大的相似度。因此，通过建立一个与原波形相似的数学模型，可以实现用更少的参数来认识脉搏信号特征。1、介绍在中国传统医学中，从人体提取脉搏信号是最重要的诊断方法之一。根据中医理论，脉搏信号可以从三个离的很近的点中提取，这些点与人体的不同器官相联系。医生通过手指施加不同的压力而检测出病人身体的状况并且讲出动脉要道、心脏和其他器官的病变。直到今天，研究脉搏的主要方法都是在时域进行的，很少在频域进行分析的。通过研究43例脉搏样本，作者提出了一种新的频域分析方法-谐波分析。2、谐波分析方法将周期性的脉搏信号进行抽样可以用离散傅丽叶序列表示。 （1） （2）为了增加计算速度，我们用一个复杂序列x(n)=a(n)+jb(n) 代替x(n)。从公式（1）中可以得到： （3）在上述的公式中，BETA(K) 是k次谐波的原始相位。图1（a） 图1（b）根据傅丽叶变化的理论，为了精确的反映出原始脉搏信号，我们必须使用大量的谐波分量。基于能量比的观点和测试数据，作者发现大部分的能量集中在10hz以下，并想使用低次谐波分量最为参数去逼近原始脉搏信号。这些数据表明8次谐波以上的谐波高度为主频的1/20-1/30。这就使利用低次谐波分量来逼近原始脉搏信号成为可能。图1为波形的对比，图1（a）为原始脉搏信号，图1（b）为利用低次谐波逼近的波形。从图中可以看出它们很相似。X(n) 代表脉搏采样序列，y(n) 为低次谐波分量构成的近似序列。它们之间的相似程度可以用相关度系数P(x(n),y(n) 来分别。 （4）其中cov(x,y)为x, y的协方差。 （5）计算原始脉搏信号和近似波形的互相关度表明，最小的互相关系数为0.9962。因此，利用低次谐波分量逼近的脉搏信号是可以令人接受的。从临床的角度看，10次谐波以下的谐波已经足够了。这就为原始脉搏信号构建了一个数学模型。 （6）现在我们可以用上面的模型来研究脉搏信号，这个模型的参数要比原始信号少很多。我们称这种方法为谐波分析方法。3、结论作者将21个人体脉搏信号分为三组，滑脉，弦脉1，弦脉2，这三种脉象在传统中医里占有非常重要的地位。运用数据库的技术处理这三组数据中的参数。我们发现能区分出这三组的主要参数仅仅是二次谐波、三次谐波、四次谐波的能量，还有二次谐波和四次谐波的原始相位。表1表明了我们的结果。在表中，用虚线圈起来一些数据表明是对研究这三种脉象非常重要的数据。表1我们相信这种谐波分析方法可以为研究人体脉搏信号提供一种新的方法。参考文献：（1）C. T. Lee and L. Y. Wei, “Spectrum analysis of human pulse,” IEEE Trans. Biomed. Eng. vol. BME-30,pp.348-352,1983 (2) L.Y. Wei and P. Chow, “Frequency distribution of human pulse spectra,” IEEE Trans. Biomed. Eng. vol. BME-32, No.3, March 1985 (3) R. C. Singleton, “An algorithm for computing the mixed radix fast fo