申请/专利权人：安徽通灵仿生科技有限公司

申请日：2021-04-13

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN113288101B

主分类号：A61B5/026

分类号：A61B5/026

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2021.09.10#实质审查的生效;2021.08.24#公开

摘要：本发明属于生物医学工程技术领域，特别涉及一种基于谱相减和频域EEMD‑CCA的运动状态下ICG信号的处理方法，包括：1信号预处理；2谱相减；3集合经验模态分解；4频域CCA分析；5重构ICG信号；本发明考虑了生理信号和运动信号之间，以及ICG和ECG之间的相关性，基于两步谱去噪方法，着重去除运动状态下的ICG伪影；由于生理信号和运动信号的频谱上存在重叠，使用谱相减方法从生理信号的频谱上移除运动谱，抑制了运动信号引起的伪像；使用EEMD将单通道信号分解为多维信号，再将多维信号做傅里叶变换，取其幅值部分作为CCA的输入，通过CCA分析将具有低相关系数的组件设置为零并重建ICG信号，从而间接地移除全局伪像并获得清洁的ICG信号。

主权项：1.一种基于谱相减和频域EEMD-CCA的运动状态下ICG信号的处理方法，其特征在于，所述的方法包括：1信号预处理实时读取待监测对象的ECG、ICG以及x、y、z三个方向的加速度信号，将各路信号做带通滤波；合并加速度信号为运动信号，通过傅里叶变换将三个方向加速度信号由时域变换到频域，记录其幅值部分为AX，AY和AZ，合并运动信号为AM，每个频点取x,y,z三个方向最小的作为运动信号；AMk＝MinAXk,AYk,AZk12谱相减通过表示ICG和ECG信号的归一化频谱作为Yk和作为Ak的运动信号归一化频谱，广义的直接谱减法算法执行以下操作： 其中Xk是谱相减后ICG或ECG的频谱，k是频谱索引，fhr是心率及其倍频对用的频谱索引；3集合经验模态分解通过EEMD对ICG及ECG信号本征模态分解，分别得到两个IMF数据集，选择主频在0.7-6Hz的IMF，如果每个信号中的所选IMF的数量小于5，则使用离主频在0.7-6Hz最近的IMF补充到5；4频域CCA分析在所选的ICG和ECG的IMF上执行FFT，并将其幅度部件记录为IMF1,ICGk，...，IMFN,ICGk和IMF1,ECGk，...，IMFN,ECGk；假设Xk＝[IMF1,ICGk，...，IMFN,ICGk]T，Yk＝[IMF1,ECGk，...，IMFN,ECGk]T；假设u＝w1T*Xkandv＝w2T*Yk，n是选择IMF的数量，k是每个IMF的数据长度；u和v是典型变量，其中w1和w2分别是权重向量；CCA的目标函数定义如下： r是相关性系数矩阵，由于ICG和ECG都是反映心脏周期性的舒张与收缩，他们具有很强的相关性，因此具有低相关系数的成分被认为是运动伪迹，并且在重建ICG信号之前将它们设置为零；u:,i＝0,i＞1ri＜0.9；5重构ICG信号基于公式4通过逆CCA变换后的信号转换回频域IMF，同时基于公式5通过傅里叶逆变换将频域IMF变换回时域，利用公式6，合并IMF，同时由于在EEMD分解中可能会产生一些0.7-6Hz范围以外的信号成分，因此再将合并的IMF带通滤波，得到最终的ICG信号；X＝A-1u4

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权利要求：

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