一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统

本发明涉及生物医学工程处理的技术领域，特别是涉及一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统。

背景技术：

心血管疾病作为世界范围内威胁人类健康的主要疾病之一，已经成为中国成人死亡的首要原因，也是21世纪中国所面临的主要公共卫生问题之一。血管疾病是高死亡率和高致残率的首要诱因，给全社会和广大居民都造成了很大的困扰。因此，有效防治心血管疾病，已经称为世界各国急需解决的重要课题之一，目前评估心血管疾病的主要指标是心率变异性参数，对心率变异性参数的检测已广泛应用于临床。

心率变异性(简称hrv)是指瞬时心率或瞬时心动周期的微小变化，即逐次心跳r－r间期不断波动的现象。通过心率变异的分析可获得对心脏节律控制的神经系统的有关信息，导出rri序列。hrv分析从测量方法上由接触式测量和非接触式测量；从分析方法上有时域分析、频域分析和非线性分析。

使用接触式hrv分析的方法导出rri序列是通过心电图机，由导联电极从胸前测量心电信号，然后记录心电周期变化，这种方法存在一定的局限性，电极贴片和导线会产生约束；而使用非接触式hrv分析的方法导出rri序列主要是基于摄像头视频采集动态心率信号的hrv分析，这种方法所使用的设备成本高、数据大，隐私性差。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是：提供一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统，降低非接触式信号提取成本和提取难度。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统，包括：

获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号；

提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号；

通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形；

设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列。

进一步的，提取所述心跳信号对应的rri序列后，还包括：

当所述rri序列为非正常rri序列；

通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最小值；若所述rri序列的最小值小于等于40时，则将所述rri序列记为误判的虚假r波，并对所述误判的虚假r波代入第一预设公式中进行迭代计算，直至所述rri序列的最小值大于40；

通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最大值；若所述rri序列的最大值大于等于200时，将所述rri序列记为漏判的虚假r波，并对所述漏判的虚假r波代入第二预设公式中进行迭代计算，直至所述rri序列的最大值小于200。

进一步的，对所述动态信号进行信号分离，具体为：

s1、提取所述动态信号中的波形数据，确定所述波形数据中所有的极大值和极小值，再通过预设算法得出所述动态波形的上下包络均值，并将所述动态信号减去所述动态波形的上下包络均值，生成第一动态信号；

s2、若所述第一动态信号不满足固有模态函数的预设条件，则将所述第一动态信号作为步骤s1中的动态信号，返回步骤s1；

s3、若第一动态信号满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号记为第i个固有模态函数；其中，i为正整数，i的初始值为1，i的取值范围为1到n；

s4、将原始动态信号减去步骤s3中的固有模态函数，生成第一余项，并将第一余项更新为步骤s1中的所述动态信号，返回步骤s1到步骤s3，并在步骤s3中将新生成的所述第一动态信号记为第i+1个固有模态函数；再执行步骤s4，直至所述第一余项的信号分量单调或只有一个极值，无法再生成新的固有模态函数，记为第二余项，再执行步骤s5；

s5、所述动态信号表示为n个固有模态函数和第二余项的和。进一步的，设置所述心跳波形的波峰检测门限值，具体为：

检测所述心跳波形极大点值并存储为所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为波峰检测门限值；

当心跳波形值回落到所述波峰检测门限值时，检测下一个周期的心跳波形极大点值并存储并覆盖所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为当前的波峰检测门限值。

进一步的，根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，具体为：

根据所述心跳信号的波形特征信息确定所述心跳波形的上升沿和下降沿，将所述预设的滑动窗口的宽度减去所述心跳波形上升沿的后半段到下降沿前半段所需的时延，得到单个心跳周期的基准位置，并根据所述波峰检测门限值确定所述心跳波形极大值点，从所述基准位置起第一个所述心跳波形极大值点为所述心跳波形的波峰。

进一步的，一种心率变异性信号的非接触式提取系统，其特征在于，包括：

信号收发模块用于获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号；

回波信号处理模块用于提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号；

心跳信号处理模块用于通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形；

数据提取模块用于设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列。

进一步的，所述数据提取模块提取rri序列后，还包括：

当所述rri序列为非正常rri序列；

通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最小值；若所述rri序列的最小值小于等于40时，则将所述rri序列记为误判的虚假r波，并对所述误判的虚假r波代入第一预设公式中进行迭代计算，直至所述rri序列的最小值大于40；

通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最大值；若所述rri序列的最大值大于等于200时，将所述rri序列记为漏判的虚假r波，并对所述漏判的虚假r波代入第二预设公式中进行迭代计算，直至所述rri序列的最大值小于200。

进一步的，所述回波信号处理模块对所述动态信号进行信号分离，具体为：

s1、提取所述动态信号中的波形数据，确定所述波形数据中所有的极大值和极小值，再通过预设算法得出所述动态波形的上下包络均值，并将所述动态信号减去所述动态波形的上下包络均值，生成第一动态信号；

s2、若所述第一动态信号不满足固有模态函数的预设条件，则将所述第一动态信号作为步骤s1中的动态信号，返回步骤s1；

s3、若第一动态信号满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号记为第i个固有模态函数；其中，i为正整数，i的初始值为1，i的取值范围为1到n；

s4、将原始动态信号减去步骤s3中的固有模态函数，生成第一余项，并将第一余项更新为步骤s1中的所述动态信号，返回步骤s1到步骤s3，并在步骤s3中将新生成的所述第一动态信号记为第i+1个固有模态函数；再执行步骤s4，直至所述第一余项的信号分量单调或只有一个极值，无法再生成新的固有模态函数，记为第二余项，再执行步骤s5；

s5、所述动态信号表示为n个固有模态函数和第二余项的和。

进一步的，所述数据提取模块设置所述心跳波形的波峰检测门限值，具体为：

检测所述心跳波形极大点值并存储为所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为波峰检测门限值；当心跳波形值回落到所述波峰检测门限值时，检测下一个周期的心跳波形极大点值并存储并覆盖所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为当前的波峰检测门限值。

进一步的，所述数据提取模块根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，具体为：

根据所述心跳信号的波形特征信息确定所述心跳波形的上升沿和下降沿，将所述预设的滑动窗口的宽度减去所述心跳波形上升沿的后半段到下降沿前半段所需的时延，得到单个心跳周期的基准位置，并根据所述波峰检测门限值确定所述心跳波形极大值点，从所述基准位置起第一个所述心跳波形极大值点为所述心跳波形的波峰。

本发明实施例一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统，与现有技术相比，具有如下有益效果：

本发明提供了一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统，该方法通过获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号；提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号；通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形；设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列，该方法与现有技术相比，降低了非接触式信号提取难度和提取成本。

附图说明

图1是本发明提供的一种心率变异性信号的非接触式提取方法的一种实施例的流程示意图；

图2是本发明提供的一种心率变异性信号的非接触式提取系统的一种实施例的模块示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

参见图1，图1是本发明提供的一种心率变异性信号的非接触式提取方法的一种实施例的流程示意图，如图1所示，该方法包括步骤101到步骤104，具体如下：

步骤101：获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号。

本实施例中，利用脉冲体制的超宽带雷达，通过发射天线或其他能实现信号发射的信号发送设备向生命体的胸腔发射电磁波，再通过信号接收设备接收经生命体反射回来的雷达回波信号，所述生命体包括人体、动物或其他具有心跳功能的生命体。

步骤102：提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号。

本实施例中，对通过信号接收设备接收到的生命体的反射回来的回波信号，先去除回波信号中的基带的直流分量，再使用差分滤波器消除回波信号中的静态回波，在本实施例中，除了使用差分滤波器消除静态回波信号外，还可以使用其他能实现相同功能的滤波器，当回波信号中的静态回波被消除后，就可以提取回波信号中生命体的胸腔和心脏起伏的动态信号；

对提取到的动态信号进行心跳呼吸信号的分离，其分离过程分为步骤s1到步骤s5，具体为：

步骤s1：先提取动态信号s(t)中的波形数据，确定波形数据中包含的所有的极大值和极小值，再将动态信号中所有极大值对应的点和所有极小值对应的点，通过预设的三次样插值函数拟合出该动态信号的上包络线rup(t)和下包络线rdown(t)，其中，动态信号中的极大值对应动态信号的上包络线rup(t)，动态信号中的极小值对应动态信号的下包络线rdown(t)，根据公式

计算出该动态信号的上下包络均值m(t)，并将动态信号s(t)减去动态信号的上下包络均值m(t)，生成第一动态信号h(t)；

s2、若第一动态信号h(t)不满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号h(t)作为步骤s1中的动态信号s(t)，并返回步骤s1；其中，固有模态函数的预设条件为：1、极值点数与过零点数相等或至多差一个；2、在任意一点，局部极大值和局部极小值的包络线均值为0，即信号关于时间轴局部对称；

s3、若第一动态信号满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号h(t)记为第i个固有模态函数imfi；其中，i为正整数，i的初始值为1，i的取值范围为1到n；

s4、将原始动态信号减去步骤s3中的固有模态函数imfi，生成第一余项，并将第一余项更新为步骤s1中的所述动态信号s(t)，返回步骤s1到步骤s3，执行相同的操作，并在步骤s3中将新生成的所述第一动态信号h(t)记为第i+1个固有模态函数imfi+1；再执行步骤s4，直至所述第一余项的信号分量单调或只有一个极值，无法再生成新的固有模态函数imf，记为第二余项c(t)，再执行步骤s5；

s5、所述动态信号s(t)表示为n个固有模态函数imf和第二余项c(t)的和，即

根据上述步骤s1到步骤s5，完成对动态信号进行分离后，再依据心率变异性的正常生理范围40－200ms，及其对应的心率30－150bmp，求出心率的频率为0.5－2.5hz，将此频率范围内的固有模态函数进行求和，即可分离心跳信号。

步骤103：通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形。本实施例中，先使用预设的带有传递函数进行求导，该频率响公式为：

h(z)＝(2+z^-1-z^-3-2z^-4)/8

将心跳信号的数据点进行平方计算，且对上述所求导数的输出进行非线性放大，增强高频率部分的信号；再使用宽带为信号采样频率的六分之一的滑动窗口对心跳信号的数据的均值进行平滑处理，获得心跳信号的波形特征信息，继而得到心跳信号对应的心跳波形；其中，信号采样频率为100hz。

步骤104：设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列。

本实施例中，检测所述心跳波形极大点值并存储为所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为波峰检测门限值；当心跳波形值回落到所述波峰检测门限值时，检测下一个周期的心跳波形极大点值并存储并覆盖所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为当前的波峰检测门限值；

根据所述心跳信号的波形特征信息确定所述心跳波形的上升沿和下降沿，将所述预设的滑动窗口的宽度减去所述心跳波形上升沿的后半段到下降沿前半段所需的时延，得到单个心跳周期的基准位置，并根据所述波峰检测门限值确定所述心跳波形极大值点，从所述基准位置起第一个所述心跳波形极大值点为所述心跳波形的波峰，基于以上，就可以提取出心跳信号对应的rri序列。

若提取的rri序列为非正常序列，还要对非正常的rri序列作进一步的处理，提取正常的rri序列，具体为：

步骤(1)通过滑动窗口遍历rri序列，确定所述rri序列的最小值；若所述rri序列的最小值小于等于40时，则将所述rri序列记为误判的虚假r波，记为sm，并对所述误判的虚假r波sm代入第一预设公式

w5＝(sm-2,sm-1,sm,sm+1,sm+2)

smed＝(sm-2+sm-1+sm+sm+1+sm+2)/5

d1＝|sm+min{sm-1,sm+1}-smed|

中进行迭代计算，其中，sm位于滑动窗口w5的中间位置，smed为窗口内rri平均值；同时计算均值smed与sm和相邻值的差，若d1小于等于d2，虚假r波将融入min{sm-1,sm+1}的心跳中；若d1大于d2，虚假r波将融入max{sm-1,sm+1}的心跳中。

重复上述步骤(1)，直至所述rri序列的最小值大于40；

步骤(2)通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最大值；若所述rri序列的最大值大于等于200时，将所述rri序列记为漏判的虚假r波，并对所述漏判的虚假r波，记为sx，代入第二预设公式

w5＝(sm-2,sm-1,sm,sm+1,sm+2)

smed＝(sm-2+sm-1+sm+sm+1+sm+2)/5

d1＝k·|sx/k-smed|

中进行迭代计算，若d1小于等于d2，以sx/d的值将sx分成新的rri；若d1大于d2，以(sx+min{sx-1,sx+1})/2将sx分成新的rri，重复上述步骤(2)直至所述rri序列的最大值小于200。

经上述步骤(1)和步骤(2)，可以得到窦性心率rri序列。

参见图2，图2是本发明提供的一种心率变异性信号的非接触式提取系统的一种实施例的模块示意图，如图2所示，该心率变异性信号的非接触式提取系统主要包括：

信号收发模块201用于获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号，具体为：利用脉冲体制的超宽带雷达，通过发射天线或其他能实现信号发射的信号发送设备向生命体的胸腔发射电磁波，再通过信号接收设备接收经生命体反射回来的雷达回波信号，所述生命体包括人体、动物或其他具有心跳功能的生命体。

回波信号处理模块202用于提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号。

本实施例中，对通过信号接收设备接收到的生命体的反射回来的回波信号，先去除回波信号中的基带的直流分量，再使用差分滤波器消除回波信号中的静态回波，在本实施例中，除了使用差分滤波器消除静态回波信号外，还可以使用其他能实现相同功能的滤波器，当回波信号中的静态回波被消除后，就可以提取回波信号中生命体的胸腔和心脏起伏的动态信号；

对提取到的动态信号进行心跳呼吸信号的分离，其分离过程分为步骤s1到步骤s5，具体为：

步骤s1：先提取动态信号s(t)中的波形数据，确定波形数据中包含的所有的极大值和极小值，再将动态信号中所有极大值对应的点和所有极小值对应的点，通过预设的三次样插值函数拟合出该动态信号的上包络线rup(t)和下包络线rdown(t)，其中，动态信号中的极大值对应动态信号的上包络线rup(t)，动态信号中的极小值对应动态信号的下包络线rdown(t)，根据公式

计算出该动态信号的上下包络均值m(t)，并将动态信号s(t)减去动态信号的上下包络均值m(t)，生成第一动态信号h(t)；

s2、若第一动态信号h(t)不满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号h(t)作为步骤s1中的动态信号s(t)，并返回步骤s1；其中，固有模态函数的预设条件为：1、极值点数与过零点数相等或至多差一个；2、在任意一点，局部极大值和局部极小值的包络线均值为0，即信号关于时间轴局部对称；

s3、若第一动态信号满足固有模态函数的预设条件，则将第一动态信号h(t)记为第i个固有模态函数imfi；其中，i为正整数，i的初始值为1，i的取值范围为1到n；

s4、将原始动态信号减去步骤s3中的固有模态函数imfi，生成第一余项，并将第一余项更新为步骤s1中的所述动态信号s(t)，返回步骤s1到步骤s3，执行相同的操作，并在步骤s3中将新生成的所述第一动态信号h(t)记为第i+1个固有模态函数imfi+1；再执行步骤s4，直至所述第一余项的信号分量单调或只有一个极值，无法再生成新的固有模态函数imf，记为第二余项c(t)，再执行步骤s5；

s5、所述动态信号s(t)表示为n个固有模态函数imf和第二余项c(t)的和，即

根据上述步骤s1到步骤s5，完成对动态信号进行分离后，再依据心率变异性的正常生理范围40－200ms，及其对应的心率30－150bmp，求出心率的频率为0.5－2.5hz，将此频率范围内的固有模态函数进行求和，即可分离心跳信号。

心跳信号处理模块203用于通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形。

本实施例中，先使用预设的带有传递函数进行求导，该频率响公式为：

h(z)＝(2+z^-1-z^-3-2z^-4)/8

将心跳信号的数据点进行平方计算，且对上述所求导数的输出进行非线性放大，增强高频率部分的信号；再使用宽带为信号采样频率的六分之一的滑动窗口对心跳信号的数据的均值进行平滑处理，获得心跳信号的波形特征信息，继而得到心跳信号对应的心跳波形；其中，信号采样频率为100hz。

数据提取模块204用于设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列。

本实施例中，检测所述心跳波形极大点值并存储为所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为波峰检测门限值；当心跳波形值回落到所述波峰检测门限值时，检测下一个周期的心跳波形极大点值并存储并覆盖所述心跳波形极大值数据，将存储的所述心跳波形极大值数据的一半设置为当前的波峰检测门限值；

根据所述心跳信号的波形特征信息确定所述心跳波形的上升沿和下降沿，将所述预设的滑动窗口的宽度减去所述心跳波形上升沿的后半段到下降沿前半段所需的时延，得到单个心跳周期的基准位置，并根据所述波峰检测门限值确定所述心跳波形极大值点，从所述基准位置起第一个所述心跳波形极大值点为所述心跳波形的波峰，基于以上，就可以提取出心跳信号对应的rri序列。

若提取的rri序列为非正常序列，还要对非正常的rri序列作进一步的处理，提取正常的rri序列，具体为：

步骤(1)通过滑动窗口遍历rri序列，确定所述rri序列的最小值；若所述rri序列的最小值小于等于40时，则将所述rri序列记为误判的虚假r波，记为sm，并对所述误判的虚假r波sm代入第一预设公式

w5＝(sm-2,sm-1,sm,sm+1,sm+2)

smed＝(sm-2+sm-1+sm+sm+1+sm+2)/5

d1＝|sm+min{sm-1,sm+1}-smed|

中进行迭代计算，其中，sm位于滑动窗口w5的中间位置，smed为窗口内rri平均值；同时计算均值smed与sm和相邻值的差，若d1小于等于d2，虚假r波将融入min{sm-1,sm+1}的心跳中；若d1大于d2，虚假r波将融入max{sm-1,sm+1}的心跳中。

重复上述步骤(1)，直至所述rri序列的最小值大于40；

步骤(2)通过滑动窗口遍历所述rri序列，确定所述rri序列的最大值；若所述rri序列的最大值大于等于200时，将所述rri序列记为漏判的虚假r波，并对所述漏判的虚假r波，记为sx，代入第二预设公式

w5＝(sm-2,sm-1,sm,sm+1,sm+2)

smed＝(sm-2+sm-1+sm+sm+1+sm+2)/5

d1＝k·|sx/k-smed|

中进行迭代计算，若d1小于等于d2，以sx/d的值将sx分成新的rri；若d1大于d2，以(sx+min{sx-1,sx+1})/2将sx分成新的rri，重复上述步骤(2)直至所述rri序列的最大值小于200。

经上述步骤(1)和步骤(2)，可以得到窦性心率rri序列。

综上，本发明一种心率变异性信号的非接触式提取方法及系统，通过获取生命体接收到雷达信号后反射回来的回波信号，提取所述回波信号中的动态信号，并对所述动态信号进行信号分离，获取所述动态信号对应的心跳信号；再通过预设的滑动窗口对所述心跳信号进行平滑处理，获得具有波形特征信息的所述心跳信号，并生成相对应的心跳波形；设置所述心跳波形的波峰检测门限值，并根据所述心跳信号的波形特征信息，结合所述波峰检测门限值，获取所述心跳波形的波峰，继而根据所述心跳波形的波峰，提取所述心跳信号对应的rri序列，该发明降低了非接触式信号提取的难度和提取成本，同时保护了被提取方的隐私性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。