多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频率的方法
【专利摘要】一种多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频率的方法，包括如下步骤：(1)提取到的原始人体胃部生理电信号并进行降采样；(2)使用多重信号分类方法对胃部生理电信号进行识别；(3)去除其他干扰生理电信号；(4)对已经排除干扰信号的生理电信号再次使用步骤(2)中多重信号分类方法估算主频率；(5)通过功率谱密度方法计算频率分布情况；(6)将步骤(5)得到的主频率值与功率谱密度方法计算得出的频率分布情况进行整合；(7)对步骤(6)得出的数值与多重信号分类方法得出的主频率值，优化得出最终的胃部生理电信号主频率。本技术应用在医疗设备中，能够更加有效的去除人体电信号，提高医疗设备检查准确率。
【专利说明】多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频 率的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及医学领域，特别是一种能够计算人体胃部生理电信号的主频率并对干 扰信号进行处理的方法。
【背景技术】
[0002] 从人体采集的生理电信号非常复杂，其中包括呼吸信号，心电信号等等，在现有的 技术中仅通过硬件滤波很难将这些干扰信号去除，因此需要引用软件算法来达到这种针对 弱生理电信号的干扰处理。
【发明内容】
[0003] 为了解决上述存在的技术问题，本发明提供一种能够准确计算胃部生理信号主频 率的方法。该方法使用多重信号分类的方法对胃部生理电信号进行识别，排除其他生理电 信号的干扰，并准确的计算出胃部生理电信号的主频率。
[0004] 本发明的目的是通过下述技术方案实现的：
[0005] 多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频率的方法，其特征在 于：包括如下步骤：
[0006] (1)首先将硬件通过采样，滤波提取到的原始人体胃部生理电信号并进行降采 样；
[0007] (2)使用多重信号分类方法对胃部生理电信号进行识别；
[0008] (3)去除其他干扰生理电信号；
[0009] (4)对已经排除干扰信号的生理电信号再次使用步骤（2)中多重信号分类方法估 算主频率；
[0010] (5)通过功率谱密度方法计算频率分布情况；
[0011] (6)将多重信号分类方法得出的主频率值与功率谱密度方法计算得出的频率分布 情况做整合计算；
[0012] (7)对整合计算得出的数值与多重信号分类方法得出的主频率值，进行优化计算 得出最终的胃部生理电信号主频率；
[0013] 所述步骤（1)中的降采样算法过程如下：数据采样频率为0. 5Hz，每12秒需要进 行一次降采样处理数据，其中降采样计算公式为：
【权利要求】
1.多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频率的方法，其特征在于： 包括如下步骤： (1) 首先将硬件通过采样，滤波提取到的原始人体胃部生理电信号并进行降采样； (2) 使用多重信号分类方法对胃部生理电信号进行识别； (3) 去除其他干扰生理电信号； (4) 对已经排除干扰信号的生理电信号再次使用步骤（2)中多重信号分类方法估算主 频率； (5) 通过功率谱密度方法计算频率分布情况； (6) 将多重信号分类方法得出的主频率值与功率谱密度方法计算得出的频率分布情况 做整合计算； (7) 对整合计算得出的数值与多重信号分类方法得出的主频率值，进行优化计算得出 最终的胃部生理电信号主频率； 所述的步骤⑵中多重信号分类方法计算过程如下：假设空间有p个互不 相关的信号以方位角ΘΘ2......θp入射到具有m个接收阵元的接收阵元 阵列中，入射信号的数目P小于阵列的阵元数m;则此阵列系统的信号模型为： 其中：
s(n) = [S1(Ii),......,sp (η)] 这里对于不同的&值，向量a(wJ相互线性独立，矩阵非奇异 P=E{s(n)sH (η) }，即rank(P) =p 将上式改成标量形式，可以定义一种类似于功率谱的函数：
上式取峰值的P个w值给出P个信号的波达方向Θθ2θρ 该函数描述了空间参数的分布因此成为空间谱；并对多个信号进行识别，能够将胃部 电信号与其他信号区分开； 所述的步骤（4)主频率估计过程如下：重复使用步骤（2)多重信号分类方法得出主频 率值即数值相同且数量最多的P(w)值； 所述的步骤（5)功率谱密度分析方法，计算公式为：
其中Z(η)为每次经过降采样通过多重信号分析方法计算的主频率值；△X为相邻主频 率间的主频率变化率；N为主频率个数；e为固定参数； 所述的步骤（6)整合计算过程：是通过求出平均功率谱密度方法结合多重信号分类方 法进行比较取最接近胃动频率的值即3CPM，此主频率值为胃部生理电信号的最终频率可作 为诊断标准参考值；所述的平均功率谱公式为：
其中K为采样系数；PiS每次采样并经过多重信号分析计算的主频率值。
2.根据权利要求1所述的多重信号分类与功率谱密度相结合分析胃部生理电信号频 率的方法，其特征在于： 所述步骤（1)中的降采样算法过程如下：数据采样频率为〇. 5Hz，每12秒需要进行一 次降采样处理数据，其中降采样计算公式为：
【文档编号】A61B5/0488GK104434093SQ201510007560
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2015年1月7日 优先权日:2015年1月7日
【发明者】王安娜, 王浩, 高倩, 张尧, 李贵阳, 柳全乐, 郑金峰, 王闯, 刘富忠, 李姣, 李小杰, 许世鹏, 高健, 冯家强, 王耀涓, 王富昌, 陈玉林 申请人:东北大学, 沈阳尚贤科技股份有限公司