[發明專利]一種脈搏波信號運動噪聲消除的方法

有效

• 申請號: 201810573898.X
• 申請日: 2018-06-06
• 公開（公告）號: CN108937878B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 袁學光;張陽安;宋旭暉;陳功
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: A61B5/02
• 分類號: A61B5/02
• 代理公司: 北京迎碩知識產權代理事務所(普通合伙) 11512
• 代理人: 呂良;張群峰

本發明提出一種脈搏波信號運動噪聲消除的方法，包括：1)同時獲取含噪聲的PPG信號和加速度信號；2)采用并聯自適應濾波器，基于所述加速度信號對所述含噪聲的PPG信號進行濾波，得到較為純凈的PPG信號；3)對所述加速度信號和所述較為純凈的PPG信號進行傅里葉變換，得到加速度頻譜和脈搏波頻譜；4)基于所述加速度頻譜對所述脈搏波頻譜進行譜減，得到稀疏的PPG譜；5)對所述稀疏的PPG譜進行稀疏信號重構，得到純凈的PPG信號。該方法不僅能消除小幅度的運動噪聲，而且在運動幅度比較大的場景下仍能獲得純凈的脈搏波信號，且具有一定的魯棒性，適合于可穿戴式生理指標監測設備，具有較強的實用價值。

技術領域

本發明涉及數字信號處理領域，尤其涉及生物醫學工程中的數字信號處理領域。

背景技術

光電容積脈搏波信號(PPG)是光波照射皮膚后得到的反射光或者折射光的光強信號，該信號的波動是建立在動脈搏動的基礎上的，動脈血管搏動時，動脈血管中血液容積的變化使得光吸收量發生變化，而皮膚、肌肉、靜脈血等組織的光吸收量恒定不變。依據朗伯-比爾定律，通過監測反射或折射光強變化來推測動脈血液容積的變化，得到脈搏波信號，進而通過脈搏波信號獲得心率、血壓、血糖等生理特征。

目前市面上脈搏波采集的主流設備是腕帶式手環。這種采集裝置使用輕便，佩帶具有時尚感。但是由于腕部的靈活性，以及佩帶的脈搏波采集設備與腕部皮膚之間存在接觸空隙，在運動過程中使得測量光路發生變化，導致脈搏波的波形被疊加以運動干擾噪聲，這就對后面的利用脈搏波計算生理特征帶來了很大的困難，使后續計算產生偏差。而且運動幅度越大，產生的干擾越嚴重，給后續工作帶來的困難也就越大。

目前使用的運動干擾消除技術主要有：

1)獨立成分分析(ICA)和塊交織(block interleaving)，獨立成分分析是盲源分離的一個經典算法，它的應用前提是PPG信號和運動噪聲信號之間是具有統計獨立性且不相關的。但是運動噪聲信號與PPG信號不完全獨立，且具有一定的關聯性，因為人在運動狀態下會心跳加快，心臟的泵浦運動會影響腕部動脈血的容積變化，從而影響脈搏波信號。

2)卡爾曼濾波(kalman filter)，該技術的局限性與獨立成分分析類似，主要適用于含有噪聲干擾的脈搏波信號和運動加速度信號區別很大的情況。

3)小波分解重構，小波變換可彌補傅里葉變換在不同尺度下分解能力單一的缺陷，且小波分析具有時頻性，能對具體某一小段的時域信號進行頻域分析。小波變換采用不同基函數和可伸縮變換，在時域和頻域內自由地將信號分解到不同層次、不同頻率成分為主的子信號。且要事先對噪聲所可能分布的層數進行預估判斷，對于實際過程中運動的不確定性無法自適應地處理，而且無法處理真實的脈搏波信號與運動噪聲頻率相似，處于同一層的情況。因此小波變換去噪僅適用于幅度較小的運動，如手臂擺動等運動形式，不適用于跑步等運動場景。

4)經驗模態分解(EMD)，該方法與小波分析類似，是依據信號的本身性質自動分解為若干頻段的IMF，也存在小波變換去噪的問題。

5)信號分解(signal decomposition)，這種方法一般是要構造二維矩陣，然后與奇異值分解結合使用的。這樣帶來的運算時間復雜度比較高，較難做到實時處理。

6)自適應濾波(adaptive noise cancellation)的時間復雜度一般情況下比較低。但該方法十分依賴于參考信號，對參考信號的選擇十分敏感。一般情況下，常常和其他算法一起綜合使用，如信號分解、傅里葉變換(FFT)或其他信號表示域轉換的方法。

現有的脈搏波運動噪聲消除技術大多只能消除幅度較小的運動，但對于劇烈運動所造成的噪聲卻沒有較好的處理方式。且大多運動噪聲消除技術的運算復雜度比較高，不能做到實時處理，這樣在很多場景下都失去了使用意義。本專利技術旨在能實時地消除較大的運動干擾，給出較為純凈的脈搏波信號，為后續計算得出精確的心率、血壓、血糖等生理特征提供支持。