申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2020-11-03

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112353377B

主分类号：A61B5/024

分类号：A61B5/024;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.03.05#实质审查的生效;2021.02.12#公开

摘要：本发明公开了一种识别光电容积脉搏波特征点的方法，包括以下步骤：1获取光电容积脉搏波信号数据；2使用FIR数字滤波器对光电容积脉搏波信号去噪；3根据光电容积脉搏波信号的频率和采样频率Fs，确定窗函数的大小L、数量N和窗函数的范围R；4用窗函数对光电容积脉搏波信号进行遍历，提取每个窗函数中的最大值，对提取的最大值点集取交集，提取出现次数大于等于的点作为每个周期的主波峰峰值点，主峰峰值点前的首个最小值点为结束点。本发明通过设置多个窗函数，避免了在提取脉搏波信号主波峰点和结束点时基线漂移及峰值数量的影响，提高了特征点提取的效率，同时本发明还适用于其他随机性周期信号，普适性较高。

主权项：1.一种识别光电容积脉搏波特征点的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从BIDMIC数据库中获取光电容积脉搏波信号，获取的光电容积脉搏波信号中包含着肌电干扰、运动伪差、呼吸、工频干扰等噪声；步骤2，通过FIR低通数字滤波器对步骤1获得的光电容积脉搏波信号进行滤波去噪处理；步骤3，根据光电容积脉搏波信号的频率范围1～2Hz，以及信号的采样频率Fs，确定窗函数的大小L和数量N，L代表窗函数的大小即程序设计中的步长，根据窗函数的大小，选取窗函数的范围R在光电容积脉搏波信号频率对应的范围内；步骤4，采用步骤3设计的窗函数对步骤2处理后的光电容积脉搏波信号进行遍历，假设每个窗函数的大小是光电容积脉搏波信号每个周期的大小，提取每个窗函数下的光电容积脉搏波信号的最大值和最大值之前的首个最小值，分别对应光电容积脉搏波每个周期中的主波峰峰值点和结束点；实际上窗函数的设定是一个范围R包含多个窗，最小的窗函数可以提取出光电容积脉搏波信号序列中最多的最大值点，其中包含光电容积脉搏波信号每个周期中的主波峰点的概率最大，以最小的窗函数为基准，分别与其它的窗函数中提取的最大值点做交集，提取其中出现次数大于等于的点，即为光电容积脉搏波每个周期的主波峰点，其次因为脉搏波信号主波峰位于快速射血期，该阶段通过滤波后的信号比较纯净，可以直接提取主峰点前的首个最小值点作为结束点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 一种识别光电容积脉搏波特征点的方法

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