馬 瑩， 王云峰， 張海英， 黃成軍

0 引 言

心率呼吸率等體征參數(shù)能夠很好地反映人體的睡眠狀況，在相關(guān)領(lǐng)域引起了較大關(guān)注。使用聚偏氟乙烯(polyvinylidene fluoride，PVDF)壓電薄膜[1]傳感器進行人體生理信號的采集具有較大優(yōu)勢[2]。壓電薄膜具有頻響范圍寬，材質(zhì)柔軟，抗干擾度強，使用年限長的特點，非常適用于做人體生理信號的監(jiān)測[3]。

使用無創(chuàng)傳感器采集仰臥狀態(tài)下的心跳信號易受以下3類干擾：1)基線漂移噪聲；2)翻身，抖動及心情干擾，頻率約5～20 Hz；3)工頻干擾(50 Hz)或其他白噪聲。小波濾波可從原數(shù)字信號中提取各信號頻段，實現(xiàn)信號與噪聲分離[4]。使用壓電傳感器得到的非平穩(wěn)信號波動不明顯、能量小，常用尋峰方式較難準(zhǔn)確取峰。

本文采用小波變換濾波除噪方式實現(xiàn)心跳和呼吸信號的提取，并采用一種新時域?qū)し逅惴▽崿F(xiàn)對心率呼吸率計算。通過與標(biāo)準(zhǔn)儀器作對比在準(zhǔn)確度上實現(xiàn)進一步優(yōu)化。

1 原理和方法

1.1 小波變換

信號可由低頻部分和高頻部分重構(gòu)得到[5～7]。通過對低頻空間的分解，可以使頻率分辨率越來越高，即MALLAT算法，分解公式為

(1)

(2)

式中H(n),G(n)分別為小波函數(shù)中對應(yīng)的低通和高通濾波器系數(shù)序列。原序列與濾波器序列先卷積后抽取可得分解后的序列。重構(gòu)公式如下

Aj(n)=h(n)*Aj+1(n)+g(n)*Dj+1(n)=

(3)

Symlets是雙正交小波，具有有限緊支撐性和近似對稱性,在尺度變換上較為靈活,不僅可以很好地描述細節(jié)成分，在時頻域的局部化能力較強的特點, 也適用于降低信號重構(gòu)的相移問題[8]。

1.2 尋峰算法

對特征信號尋峰處理可以得到信號變化周期,即心率呼吸率。由于對非平穩(wěn)信號采集的峰值點會有偏差,波峰可能不是有效波峰(稱為偽峰值點)。采用一種新時域?qū)し逅惴ㄓ嬎愠鲇行Р蓸狱c及波峰數(shù),得到準(zhǔn)確度較高的心率呼吸率[9]。

1.3 壓電薄膜傳感器測試方法

PVDF壓電薄膜傳感器具有頻帶寬，質(zhì)地柔軟，對信號獲取靈敏高的特點。將其放置于胸口下方的床墊下面，人仰臥在床墊上即可實現(xiàn)信號的獲取。經(jīng)處理后將數(shù)字信號傳到上位機。信號處理流程如圖1。

圖1 信號預(yù)處理流程

1.4 LabVIEW實時展示

LabVIEW[10]上位機通過很多可視化控件設(shè)置連接而成，運行過程中，上位機配合硬件循環(huán)運作，使.TXT文件中的數(shù)字信號可以被實時地提取、轉(zhuǎn)換、計算以及顯示。

2 算法實現(xiàn)

2.1 處理基線噪聲

矯正基線漂移是信號處理的關(guān)鍵。基線漂移近似為低頻成分，利用小波基Sym8對信號多尺度分解后對低頻小波系數(shù)重構(gòu)，即可得到基線漂移。在采樣頻率60 Hz下，低頻分量a8頻寬為0～0.12 Hz，通過實驗驗證，對小波進行8尺度分解即可去除基線漂移。對小波變換原始信號去除基線漂移后信號如圖2。

圖2 基線漂移處理結(jié)果

2.2 特征提取

正常情況下心率為0.9～2.5 Hz，呼吸率為0.13～0.45 Hz，噪聲信號多為高頻信號。呼吸和心跳信號由小波變換對應(yīng)的低頻部分構(gòu)成。當(dāng)分解層次變高時，去掉的低頻成分越多，去噪效果雖更好，但失真度也在變大[11]。經(jīng)實驗驗證，對采樣頻率60 Hz的信號，采用Sym8小波基對小波9階分解即可。呼吸信號由6階小波重構(gòu)信號去除基線漂移可得。心跳信號由3階與5階小波重構(gòu)分量中間頻段構(gòu)成。圖3為由原始信號得到呼吸心跳原理。由于3階小波重構(gòu)最多濾到3.5 Hz以下，再通過簡單的零相移低通濾波可將心率濾波至2.5 Hz以下。

圖3 小波變換得到呼吸心跳波形原理

2.3 時域?qū)し逅惴?/h3>

對時域呼吸心跳波形做尋峰處理，求出心率呼吸率：

1)二階差分尋峰判斷心跳呼吸信號中單位時間內(nèi)波峰數(shù),并進行波谷檢測與波形平均處理，處理后所得波峰數(shù)即為該時段內(nèi)心跳或呼吸次數(shù)。

2)由心率呼吸率有效范圍設(shè)置閾值(此處設(shè)為平均值)，以閾值為基準(zhǔn)，設(shè)定允許的偏移范圍(通過統(tǒng)計實驗，取基準(zhǔn)值的20 %)，在平均值上下偏移量范圍內(nèi)的點認作有效波峰。求出信號中的有效波峰。

3)對于偽峰值點采用兩次篩選法，分別篩選出多采集的波峰及少采集的波峰點，進行刪峰與補峰處理。

4)計算呼吸率和心率。由Fs=60fs/(n2-n1)。其中n2，n1分別為相鄰的兩個峰值點所在位置，fs為硬件采樣頻率，F(xiàn)s為心率或呼吸率，即每分鐘的心跳或呼吸次數(shù)。

由圖4標(biāo)識可見通過補償?shù)玫降姆逯迭c。

圖4 取峰值點

3 心率和呼吸率實時顯示及驗證

3.1 LabVIEW實時顯示心率呼吸率

將MATLAB算法函數(shù)導(dǎo)入LabVIEW中。由PVDF傳感器采集的信號經(jīng)圖1處理通過串口上傳至上位機，通過濾波去噪和尋峰處理得到實時顯示心率和呼吸率，隨著時間變化，幅值在不斷變化。

3.2 算法準(zhǔn)確性測試

實際測量中，人的呼吸處于穩(wěn)定狀態(tài)，且呼吸信號相較于心跳信號更易提取。但心率容易受諸多因素影響，且通過壓電薄膜得到的心跳信號疊加在呼吸上較為微弱，驗證心率的準(zhǔn)確性成為非常關(guān)鍵的內(nèi)容。

脈率、血氧飽和度、灌注指數(shù)(PI)是脈搏飽和血氧儀的主要測量指標(biāo)。脈率是每分鐘的脈搏數(shù)。對正常健康人群在常態(tài)下心率和脈率是一致的[12]。指夾式脈搏血氧飽和度儀對于脈率的測量精度在96 %以上，測試健康人群時，用作心率數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)對比儀器非常有借鑒價值。實驗采用指夾式血氧飽和度儀測到的脈率對比經(jīng)由改進算法得到的心率。如圖5所示為對2個人的205組關(guān)于壓電薄膜傳感器以及指夾儀測得的心率數(shù)據(jù)對比，由圖中可見，數(shù)據(jù)整體的趨勢以及吻合度很高。

圖5 壓電傳感器與血氧儀數(shù)據(jù)曲線對比

實驗通過測試10個正常人的心率數(shù)據(jù)，其中每人的200組數(shù)據(jù)求平均得到平均心率；通過對每個人的200組數(shù)據(jù)進行求誤差處理|b-a|/a(a為血氧飽和度儀測得的心率，b為通過壓電薄膜傳感器測得的數(shù)據(jù))，并將205組誤差求均值，得到誤差數(shù)據(jù)。測試數(shù)據(jù)表明，通過壓電薄膜算法測得的數(shù)據(jù)和指夾儀測得的數(shù)據(jù)相似度很高，以指夾儀的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，經(jīng)計算平均誤差約為3.45 %，較同類產(chǎn)品有更好的準(zhǔn)確度[2]。由此證明通過特征信號處理算法測得的心率準(zhǔn)確度很高，具有很好的實用價值。

4 結(jié) 論

利用PVDF壓電薄膜傳感器對人體無干擾地進行生理信號監(jiān)測，通過LabVIEW實時監(jiān)測心率呼吸率并與脈搏飽和血氧儀的對比，得到的數(shù)據(jù)平均誤差率不超過4 %，為生命特征信號的監(jiān)測提供了有力依據(jù)。

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