一种心率测量中的信号处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医疗及信号处理领域，特别是涉及一种心率测量中的信号处理方法。
【背景技术】
[0002]随着社会的进步，生活水平的提高，人们对自身的健康状况越来越关注；电子技术、计算机技术、低功耗计算技术的发展为人们的健康关注点提供了技术的实现手段。传统医学器械能够提供足够精确的测量结果，但是，由于传统医学器械需要在特殊场所使用，使用也不够舒适，同时测量无法随时进行。这些限制条件无法让大家在舒适的环境、放松的心情、随时随地了解健康状况。
[0003]由于芯片技术的发展，出现了很多低功耗、小型化的处理器和传感器。通过这些处理器和传感器的协同，可以实时、连续、方便的测量很多人体的生理数据，比如在走路、运动、饮食等日常活动过程中，可以获取能够描述人体体征的数据，结合相关算法，可以得到体温、心率、血氧、呼吸频率、肌肉紧张度等生理参数。整个过程是在人可以完全忽略这些处理器和传感器的存在的情况下进行的。这就是逐渐兴起的物联网产业在人体健康监测领域的重要应用。
[0004]人的心率是人体体征的一个重要指标，在临床、运动、日常健康监测中使用频繁。目前，心率测量是人体健康监测领域的一个非常重要的应用方向。可靠的心率测量装置让正在运动和平常家居的使用者都可以对自己当前的心率状况有一定的了解，有利于对正在进行的活动或者运动有一个预判。心率测量的方法很多，可以是时域分析也可以是频域分析。时域分析容易受制于干扰信号，把时域信号通过傅立叶变换转到频域信号，最大限度把各种干扰信号分离，通过滤波和各种判断得到准确的心率信号，进一步，可以计算出心率。
[0005]鉴于以上所述，有必要提供一种心率测量中的信号处理方法，以提高心率计算的准确性。
【发明内容】
[0006]鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种心率测量中的信号处理方法，用于解决现有技术中心率测量不够精确的问题。
[0007]为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种心率测量中的信号处理方法，所述信号处理方法包括步骤:
[0008]I)以一定采样频率采集一段时间的心率原始数据；
[0009]2)将心率原始数据分段，计算每段数据的均方差和峰峰值，若某段均方差和峰峰值大于方差阈值和峰峰值阈值，则将该段数据判断为不合理的数据段；
[0010]3)将不合理的数据段用合理数据进行替换，合理数据的选择使得替换后的数据段与它的前一段数据段之间没有跳变，同时调整后面所有数据段确保没有跳变，依此方法获得重新构建的数据；
[0011]4)对重新构建的数据做快速傅立叶变换，取模得到频域空间的频谱值数据；
[0012]5)对于频域空间的频谱值数据，频率小于最低频率值的频谱值全部取0，其中，所述最低频率值为人体最低心率对应的频率值；
[0013]6)搜索频谱峰，按照峰的高低降序排列，排列后的峰，从第一个峰开始向后搜索，出现在该峰左右最低频率值内的峰直接删除；
[0014]7)保留最高的三个峰，并修正每个峰的位置；
[0015]8)对于最高三个峰的频率位置，判断其最优频率位置关系，如果最优频率位置关系判据小于判断阈值，则退出计算，否则继续计算；
[0016]9)按照最优频率位置关系做频率的直线拟合，并计算拟合后的各个峰的频率值，拟合优度低于拟合阈值，或者拟合直线的截距绝对值大于截距阈值，则退出计算，否则继续计算；
[0017]10)由采用的频率位置关系拟合得到的三个峰所在的频率，分别计算拟合数据，取均值作为最终心率结果。
[0018]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤8)中，如果最优频率位置关系判据小于判断阈值，则转到步骤a)对心率原始数据做中心差分获得新的原始心率数据，其中，新的原始心率数据中第η个数据为旧的原始数据中第n+1个数据减去第η-1个数据，并且，将新的原始心率数据作为后续步骤的原始心率数据；其中，步骤a)执行在步骤I)与步骤2)之间；
[0019]若执行过步骤a)?步骤8)之后，最优频率位置关系判据依然小于判断阈值，则退出计算，否则继续计算。
[0020]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤9)中，若拟合优度低于拟合阈值，或者拟合直线的截距绝对值大于截距阈值，则转到步骤a)对心率原始数据做中心差分获得新的原始心率数据，其中，新的原始心率数据中第η个数据为旧的原始数据中第n+1个数据减去第η-1个数据，并且，将新的原始心率数据作为后续步骤的原始心率数据；其中，步骤a)执行在步骤I)与步骤2)之间；
[0021]若执行过步骤a)?步骤9)之后，拟合优度依然低于拟合阈值，或者拟合直线的截距绝对值依然大于截距阈值，则退出计算，否则继续计算。
[0022]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤I)中，最低采样频率满足:需要米用的最大频率是人最大可能心率对应的频率的二倍，按照米样定理决定的采样频率至少为该最大频率的两倍。
[0023]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤2)中，心率原始数据分段依据是:以人最小可能心率考虑，每段数据都包含至少一个完整心率周期。
[0024]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤2)中，方差阈值和峰峰值阈值可以设定一个固定值，也可以在程序运行中实时产生，或者两种方法的综合，包括:
[0025]最初设定一个比较大的值，以后每次计算出的判断认为可以接受的均方差分别乘系数后与原有的阈值加权平均后分别成为新的方差阈值及峰峰值阈值；或者
[0026]每次数据分段后，从各段中取最小的均方差分别乘系数后作为阈值，同时，该阈值不能超过一个数值，即最大的阈值，超过该最大阈值，则所有数据段都是不能接受的，将无法进行后继计算。
[0027]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤2)中，方差阈值和峰峰值阈值的确定方法为:每次数据分段后，从各段中选出最小均方差的段，以它的均方差的三倍为方差阈值，九倍为峰峰值阈值。
[0028]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤3)中，将不合理的数据段进行替换包括:
[0029]直接用一个固定值替换不合理数据段，替换后的直线段与前后数据段没有跳变；或者
[0030]用合理的数据段重复填充错误数据段，替换后的数据段与前后数据段没有跳变，如果所有数据段都是错误的，则停止计算，等待下一批数据；如果所有数据段合理则数据不变。
[0031]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤5)中，所述人体最低心率为不小于40次/分钟，所述最低频率值为不大于0.67Hz。
[0032]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤7)中，采用抛物线拟合、高斯函数形状拟合、或柯西-洛仑兹函数形状拟合的方法修正每个峰的位置。
[0033]作为本发明的心率测量中的信号处理方法的一种优选方案，步骤8)中，对于最高三个峰的频率位置，判断其位置关系包括:1:2:3、1:3:4、1:2:4，优先以上次计算的位置关系判断，第一次默认判断1:2: 3，判断后取最优，作为最优频率位置关系。
[0034]如上所述，本发明提供一种心率测量中的信号处理方法，具有以下有益效果:本发明用统计方法判断时域数据的取舍；频域数据，低于最小可能心率的频率舍弃，各个主峰的最小可能心率邻域内的峰舍弃；采用的频谱峰按照可能的几种倍频关系逐一判断决定，在原始数据中倍频分量较小的情况，对原始数据差分以突出倍频；最后直线拟合的优劣和直线截距决定心率结果是否采用。本发明可以获得比较精确的心率值，在心率测量领域具有广泛及深远的应用前景。
【附图说明】
[0035]图1显示为本发明的心率测量中的信号处理方法的步骤流程示意图。
[0036]图2显示为本发明的心率测量中的信号处理方法中，各频谱峰的位置关系判定示意图，其中，图中显示为峰的强度I号峰>2号峰>3号峰>