一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法与流程

本发明属于生物信号处理技术领域，尤其涉及一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法。

背景技术：

脉搏波的产生是由于血管内血液压力与血管壁脉动的周期性变化，这种变化来源于心脏周期性地收缩和舒张。目前最常用的脉搏波检测方法是光电容积脉搏波描记法，光电容积脉搏波描记法是一种利用光电手段来检测人体组织内血液容积变化的无创检测方法。利用光电容积脉搏波描记法测量人体生理参数具有操作简单、性能稳定和适应性强等优点。光电容积脉搏波中包含了丰富的生理病理信息，如脉搏、心率、呼吸、血压等等。相比于传统的呼吸检测方法，从光电容积脉搏波中提取呼吸信息不仅操作性更强、具有稳定的性能，能够重复连续使用等许多优点，并且还可同时监测到其他的病理信息，更利于医疗监测设备的集成化，适用于医院和家庭的日常监护。

随着研究的深入，许多专家学者尝试将新的算法分析应用到从光电容积脉搏波信号提取呼吸频率的领域。目前从脉搏波中提取有关呼吸频率的方法有主要有利用小波变换、短时傅里叶变换以及经验模态分解和滤波器提取呼吸频率等方法，这些算法普遍存在计算复杂，计算量大的缺点，使得程序实现的时间复杂度和空间复杂度都相应较高，不利于呼吸监测设备的小型化，并降低了它的连续性与实时性；而对于直接对光电容积脉搏波信号进行快速傅里叶变换提取呼吸频率的方法，这种方法提取的呼吸频率误差相对较大。

技术实现要素：

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提出一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法，解决计算复杂、计算量大、连续性与实时性低的技术问题，具有方法简单、误差小的特点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法，包括以下步骤：

步骤1，基于近红外光谱的原理，利用光电探测器采集手指指端的光电容积脉搏波信号，对含有高频噪声的光电容积脉搏波信号采用低通滤波器进行低通滤波，对微弱的光电容积脉搏波信号采用放大电路对其进行放大后经a/d采集后传送给上位机；

步骤2，为了证明本发明提出的算法的准确度，在采集光电容积脉搏波信号的同时，用压力呼吸传感器采集人体呼吸信号发送给上位机，以该呼吸信号的频率为基准；

步骤3，为了使采集到上位机的光电容积脉搏波信号获得更好的信噪比，采用数字滤波器对光电容积脉搏波信号进行再处理；

步骤4，对处理后纯净的光电容积脉搏波信号，利用微分阈值法提取其波谷点；

步骤5，以波谷点为基点，利用三次样条插值法拟合出一条包络线为光电容积脉搏波信号的基线漂移，则该包络线为从光电容积脉搏波信号中拟合出的呼吸信号；

步骤6，对从光电容积脉搏波信号中拟合的呼吸信号作快速傅里叶变换，提取对应的呼吸频率；

步骤7，对从压力呼吸传感器采集的呼吸信号作快速傅里叶变换，提取对应的呼吸频率，作为对比基准；

步骤8，一分钟内的呼吸次数＝提取的呼吸频率×60，根据提取的呼吸频率可计算出一分钟的呼吸次数。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的特点：

本发明在保证人体无大幅度的运动前提下，利用插值法拟合出的光电容积脉搏波信号的基线漂移即为人体的呼吸特征曲线，对此进行快速傅里叶变换后提取的呼吸频率误差小，可以达到呼吸检测标准。综合来说，本发明的方法不仅可以有效从光电容积脉搏波中提取出呼吸频率，且误差小，计算量小，算法简单，更易于日后对于呼吸中断监测设备的集成。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为压力呼吸传感器采集的呼吸信号图。

图3为去噪后的光电容积脉搏波的波谷识别图。

图4为本发明从光电容积脉搏波信号中拟合出的呼吸信号图。

图5为本发明提取的呼吸信号频率图。

图6为压力呼吸传感器的呼吸信号频率。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图1，本发明所提出的基于光电容积脉搏波提取呼吸频率方法的步骤如下：步骤1，基于近红外光谱的原理，利用光电探测器将透射过手指指端的光信号转换为电信号(注意避免照射在手指的骨关节处，以免造成信号难以探测)即为光电容积脉搏波信号，本次的采集装置采用指夹式的红外脉搏波传感器，因为脉搏波频率中所含有的有效成分大多集中在10hz以下，对于频率为10hz以上的信号需要进行过滤，因此设计低通滤波器进行低通滤波，对微弱的光电容积脉搏波信号设计两级放大电路对其进行放大，之后经a/d采集将模拟信号转化为数字信号后传送给上位机，设置采样频率为200hz，采集一分钟，上位机采用matlab进行后续处理；

步骤2，为了证明本发明提出的算法的准确度，在采集光电容积脉搏波信号的同时，利用压力呼吸传感器贴于腹部进行人体呼吸信号的采集发送到上位机matlab，设置采样频率为50hz，采集一分钟，参见图2，并以此方法的呼吸频率为基准；

步骤3，由于前面经过去噪的光电容积脉搏波信号并不纯净，还夹杂有噪声干扰，为了使采集到上位机的光电容积脉搏波信号获得更好的信噪比，因此采用数字滤波器对其进行再处理，参见图3；

步骤4，对处理后纯净的脉搏波信号，利用两次微分识别出光电容积脉搏波的特征点，再通过对脉搏波波形特征的分析设置阈值识别出波谷点，参见图3；

步骤5，以波谷为基点，利用三次样条插值法拟合出一条包络线为脉搏波信号的基线漂移，则该包络线为从光电容积脉搏波信号中拟合出的呼吸信号，参见图4；

步骤6，对从光电容积脉搏波信号中拟合的呼吸信号作快速傅里叶变换，提取出对应的呼吸频率为0.1167hz，参见图5；

步骤7，对从压力呼吸传感器采集的呼吸信号作快速傅里叶变换，提取出的呼吸频率为0.1125hz，以此作为本发明的对比基准，参见图6；

步骤8，一分钟内的呼吸次数＝提取的呼吸频率*60，附图5、6为经快速傅里叶变换后本发明与作为基准的呼吸传感器提取的呼吸频率，结果表明本发明提取的呼吸频率与基准之间的误差十分微小，仅为，经计算验证，本发明提取的呼吸频率计算出来的呼吸次数为0.1167hz*60s＝7.002次，作为基准的压力呼吸传感器提取的呼吸频率计算出来的呼吸次数为0.1125hz*60s＝6.750次，二者之间仅相差7.002次-6.750次＝0.252次，误差为小数级别，因此满足日常呼吸监测的需求。

技术特征：

技术总结
一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法，步骤为：1)采集手指指端的光电容积脉搏波信号，对光电容积脉搏波信号低通滤波，微弱的光电容积脉搏波信号放大后经A/D采集传送给上位机；2)采集人体呼吸信号发送给上位机；3)光电容积脉搏波信号再处理；4)对纯净的光电容积脉搏波信号，提取其波谷点；5)拟合出一条包络线为光电容积脉搏波信号的基线漂移，该包络线为拟合出的呼吸信号；6)对拟合的呼吸信号作快速傅里叶变换，提取对应的呼吸频率；7)对呼吸信号作快速傅里叶变换，提取对应的呼吸频率，作为对比基准；8)一分钟内的呼吸次数＝提取的呼吸频率×60，根据提取的呼吸频率可计算出一分钟的呼吸次数；具有方法简单、误差小的特点。

技术研发人员：陈剑虹;何菲;雷苏力;刘泽晨;朱凌建
受保护的技术使用者：西安理工大学
技术研发日：2018.12.29
技术公布日：2019.03.22