。三维瀑布频谱图又叫频谱阵 图，它原来主要是应用于工程振动领域的信号功率谱或幅值谱随振动变化而叠置成的三维 频谱图，显示振动信号中各谐波成分随振动变化的情况。在动脉硬化的早期筛查中使用此 项技术，是因为它真实的反映了动脉在随心搏博动时的振动情况，试验证明这个振动与动 脉壁的硬化程度紧密相关。三维瀑布频谱图的应用克服了由于人体受精神因素影响所导致 的随动性，而造成在时域分析中的不稳定性和不确定性;并且，通过三维显示更好的刻画了 动脉搏动在随着血压的变化(收缩压和舒张压)时的完整信息，这是时域中难以觉察到的信 息。它是反应动脉的搏动时，脉搏波信号中各谐波成分随心搏传导变化的频率分布F^(i = 0、1、2. . . .255，j = 0、l、2. . . .255)情况(Fij等于A(n)对应在三维瀑布频谱图上的某个值）， 可以清晰的显现出正常和非正常心脏搏动之间的明显区别、正常和非正常之间脉搏波的传 导速度、血液在动脉中回流和血液流经血栓时的频率分布特征，这个方法为临床医生评价 早期周围动脉硬化提供了可靠地基础。
[0038]以下通过两个完成的实施例1、2进行对比，验证三维瀑布频谱图能够为评价早期 周围动脉硬化提供依据，实施例1、2的实验过程如下：
[0039]对临床上已经确认的正常人和动脉硬化患者进行实验。受试人采取平仰卧姿，静 躺10分钟开始测试。将红外光电数据传感器置于受试者的脚踝部内侧，以6ms等间隔进行数 据采集，得到脉搏波的时域信号序列x(n)，并对其进行时域数据预处理和实时FFT复数运算 处理。公式（1)中取点长度N = 512,本实验未作加窗处理。对FFT处理结果XKrOzRKrO+jh (n)，X2(n) = R2(n)+jl2(n)，（n = 0,1，2···255)
.，将计算结果绘制三维瀑布频谱图。附图4、5是对正常人和 动脉硬化患者进行测试得到的实施例1和实施例2的三维瀑布频谱图；通过附图4、5的两幅 三维瀑布频谱图的比较，从图5中可以清楚地看到当发生动脉硬化时（图5a、5b)，由于血管 壁的弹性降低，随着心脏的搏动产生的血管壁振动的，高次谐波成分(黄色)相对比较丰富。 而正常的情况下（图4a、4b)除基频外，没有高频谐波成分(蓝色）。在本发明中，需要说明的 是，提供了彩色的附图4a、5a以便于审查员实审中参考，另外提供了符合专利法的黑白的附 图4b、5b。
[0040] 由上可知，由于动脉硬化的机理是由于动脉血管平滑肌管壁的弹性降低、刚性增 加;所以随着心脏的搏动产生的血管壁振动的频率高频分量相对比较丰富。由于是三维瀑 布频谱图，它可以连续的、大数据量的观察动脉血管在脉搏传导时的微小动态变化，以及在 时域分析时无法获得的动脉血管壁在早期硬化形成时的微小的振动改变，对于早期动脉硬 化筛查中的某些不确定因素提供了一个可靠地鉴别依据。
[0041] 二、三维等高线灰度图：进行Pjl(n) = R?(η) + 丨?(η)和P2(n) = Ri(η) + Ι| (η)计算，将计算结果绘制成三维等高线灰度图。
[0042]三维等高线灰度图为等高线动态谱分布16级灰度三维显示，它从另一个角度显示 了动脉搏动在随着血压的变化(收缩压和舒张压)时的信息。随着灰度的变化可以直观地显 示出动脉搏动时的时频动态分布，它是基于非线性时频表示能量分布Eij ( i = 0、1、 2. . . .255, j = 0、l、2. . . .255)下的(Eij等于P(n)对应在等高线图上的某个值），对脉搏波信 号进行时频纹理分析的方法，可清晰地显现时间-频率平面上的能量分布特性，从一个新的 视角较好地反映出了人体动脉搏动的一些本质性特征，用以评价动脉硬化的程度和发展趋 势。这是本发明的另一主要发明点。
[0043]对临床上已经确认有轻微动脉硬化患者进行实验。受试人采取平仰卧姿，静躺10 分钟开始测试。将红外光电数据传感器置于受试者的脚踝部内侧，以6ms等间隔进行数据采 集，得到脉搏波的时域信号序列x(n)，并对其进行时域数据预处理和实时FFT复数运算处 理。公式（1)中取点长度N=512,本实验未作加窗处理。对FFT处理结果XKrOzRKrO+jL· (n)，X2(n)=R2(n) + jl2(n)，（n = 0，l，2…255)进行 1? (n) .= Rf (n) + if (η)和 Ρ2(η) = RiCn): + Iio：(计算，将计算结果绘制三维等高线灰度图。附图6是对轻微动脉硬 化患者进行测试得到的实施例3的三维等高线灰度图；从图6中可以清楚地看出，实施例3的 三维等高线灰度图的能量在HZ50~60之间呈现条状分布（能量越大，黑色越深）。而正常情 况下(对正常人的测试），三维等高线灰度图的能量分布主要集中在三维等高线灰度图的下 部。
[0044]三维等高线灰度图反映了动脉硬化在时频分布下的能量特征。因为在动脉硬化形 成过程中，动脉血管壁的弹性逐渐降低，在随着心脏搏动的过程中管壁的振动除高频分量 的增加以外，在振动中管壁所产生的能量也有所增加。当动脉管壁弹性好的时候，对于振动 所产生的能量具有吸收作用。通过三维等高线灰度图可以非常清晰地刻画出动脉硬化时产 生不同的能量分布，可以得出受试者是否存在动脉硬化，而且根据不同的能量分布特点可 以准确地判断动脉硬化的病理特征，例如，对于管壁平滑肌的退行性变化，粥样动脉硬化等 的鉴别，用以确定患者今后的治疗方案。
[0045] S4:采用互相关处理的方法对经过所述数据预处理后的脉搏波信号进行处理，获 取患者动脉中血栓的位置。
[0046]具体地，对经过所述数据预处理后的脉搏波信号进行基线处理:对所述脉搏波形 态特征提取后，进行样条插值法对其基线进行拟合，得到拟合基线的数字序列函数b(n)，然 后对该序列函数进行x(n)=x(n)-b(n)、y(n)=y(n)-b(n)运算，将基线漂移进行抑制;再运 用公式(4)对脉搏波信号进行计算并输出互相关曲线图（如图8所示），从而确定当R xy(n)处 于最大值时对应的η的值为m，然后将所得到的m代入公式(5)，确定动脉中血栓的位置：
[0049] 其中，在公式(4)中，x(n)、y(n)为采集到患者肢体的不同位置处的脉搏波信号，例 如：左臂处和右臂处的脉搏波信号，Rxy(n)为互相关函数，表示的是两个不同时间序列之间 在某个相同时刻取值的相关程度，N可以是任意正整数，其中0 < η < N-1，0 < N-1，在本实 施例中，N的取值为512，N可以根据互相关处理模块的处理能力进行调整，例如:N的取值还 可以为 512、1024、2048 等。
[0050] 其中，在公式(5)中，v为PWV，K为PWV的修正系数，K范围为1~10，d为两个红外光电 数据传感器的放置位置处的中心线顺血流方向至血栓处的距离，由此能够确定血栓的位 置。
[0051] 当受试人动脉中没有血栓，更具体地说，两个红外光电数据传感器之间的动脉没 有中没有血栓形成时，运用公式(4)对脉搏波信号进行计算并输出互相关曲线图如图8所 示，该互相关曲线没有明显的峰值特征。
[0052]由上可知，通过互相关处理的方法对经过所述数据预处理后的脉搏波信号进行处 理，能够测试患者的动脉中是否存在血栓，并进一步获取患者动脉中血栓的位置，能够准确 地进行血栓的定位，提供给临床医生定位血栓位置的可靠依据。
[0053]如图9所示，本发明还提供一种周围动脉硬化的早期筛查系统，包括用于获取脉搏 波信号的红外光电数据传感器11;用于对脉搏波信号进行预处理的数据预处理模块12;用 于对脉搏波信号进行实时频域处理，并得到连续的三维瀑布频谱图和三维等高线灰度图的 FFT处理模块13;优选地包括采用互相关处理的方法对经过所述数据预处理后的脉搏波信 号进行处理、并获取患者动脉中血栓位置的互相关处理模块14;用于整个系统的控制和数 据管理的主控制单元15;以及用于显示所述三维瀑布频谱图、三维等高线灰度图以及血栓 的位置的显示模块16。其中，所述红外光电数据传感器11与所述数据预处理模块12电连接， 所述数据预处理模块12分别与FFT处理模块13、互相关处理模块14电连接，所述主控制单元 15分别与红外光电数据传感器11、数据预处理模块12、FFT处理模块13、互相关处理模块14 以及显示模块16电连接。
[0054] 一、所述红外光电数据传感器11用于获取患者身体不同位置处的脉搏波信号。具 体地，在人体四肢表面皮肤上分别固定多个红外光电数据传