本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)信號(hào)采集和處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法。

背景技術(shù)：

脈搏波是心臟的收縮舒張射血及血流向外周傳播而產(chǎn)生的波動(dòng)，其傳播的情況，取決于心臟本身的功能，血管彈性、管腔大小以及血管內(nèi)壁阻力等。脈搏波信號(hào)中包含了大量的生理和病理信息，準(zhǔn)確識(shí)別并提取脈搏波信號(hào)的特征參數(shù)為分析人體的生理病理狀況和預(yù)防診斷心血管疾病提供了參考和準(zhǔn)確的指導(dǎo)意義。

在脈搏波信號(hào)的體表采集過程中，工頻干擾、呼吸和肌電干擾等高頻噪聲和基線漂移等噪聲嚴(yán)重地影響了脈搏波信號(hào)的檢測結(jié)果，因此實(shí)現(xiàn)脈搏波信號(hào)準(zhǔn)確檢測的關(guān)鍵之一，就是尋找有效的對脈搏波信號(hào)進(jìn)行去噪處理的方法，在保留盡可能多的脈搏波信號(hào)中有用信號(hào)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)脈搏波信號(hào)中噪聲的有效濾除。

關(guān)于脈搏波信號(hào)的噪聲去除，目前主要采用以下兩類方法：1、僅在時(shí)域內(nèi)進(jìn)行簡單降噪處理，即采用低通、帶通、高通等常規(guī)的濾波方法對脈搏波信號(hào)進(jìn)行濾波去噪；2、利用傅里葉變換、小波變換、雙樹復(fù)小波變換等算法進(jìn)行去噪處理。對于上述第1類去噪方法，雖然其運(yùn)算量處理較小，但由于常用的濾波器截止頻率固定，當(dāng)噪聲頻率超過其截止頻率時(shí)，無法消除噪聲；當(dāng)其截止頻率過高時(shí)，會(huì)濾除部分有用信息；當(dāng)噪聲與信號(hào)的頻譜相近或重疊時(shí)，往往無法達(dá)到很好的濾波效果，影響脈搏波信號(hào)的后續(xù)準(zhǔn)確檢測。對于上述第2類方法，其中傅里葉變換是一種周期性全局變換，對信號(hào)的局部變化不敏感；小波變換是一種時(shí)頻局域化分析方法，克服了傅里葉變換的全局變換性，但是由于二進(jìn)制小波處理離散信號(hào)過程中的二抽取特性，信號(hào)每經(jīng)過一級(jí)小波分解其數(shù)據(jù)量就會(huì)減少一半，不可避免地造成了頻譜混疊和平移改變；雙樹復(fù)小波變換(dual-treecomplexwavelettransform，縮寫為dtcwt)克服了傳統(tǒng)離散小波變換的缺陷，具有平移不變性、抗頻譜混疊和多方向選擇性等優(yōu)點(diǎn)，并且能夠保證去噪后的信號(hào)能較好地保留有用信號(hào)的特征。但是當(dāng)采用小波變換或雙樹復(fù)小波變換消除基線漂移等低頻噪聲時(shí)，需要將小波分解到高尺度，把最高尺度上的近似小波系數(shù)置零來濾除基線漂移，高尺度的分解增大了分解和重構(gòu)的運(yùn)算量，在濾除基線漂移的同時(shí)也會(huì)損失部分低頻波段的有用信息。

因此，目前亟須一種方法簡單、運(yùn)算處理量小、且能夠有效保留脈搏波信號(hào)中有用信號(hào)的去噪處理方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙樹復(fù)小波和三次樣條插值法(dtcwt-spline)相結(jié)合的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，能夠有效地去除脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲和基線漂移，并且較好地保留原始脈搏波信號(hào)的有用特征信息。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，將采集到的脈搏波信號(hào)輸入至計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行濾波處理，計(jì)算機(jī)對脈搏波信號(hào)進(jìn)行濾波處理的具體步驟包括：

1)設(shè)定雙樹復(fù)小波變換中各層的濾波器，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解；

2)采用基于貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的雙樹復(fù)小波閾值去噪法，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值；

3)根據(jù)脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行雙樹復(fù)小波逆變換，即得到去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)；

4)采用滑窗法識(shí)別出去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)；

5)對步驟4)中檢測到的脈搏波信號(hào)的波谷點(diǎn)，利用三次樣條插值法擬合出波谷點(diǎn)曲線，作為估算基線漂移量；

6)利用步驟3)得到的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去步驟5)得到的估算基線漂移量，得到濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)，完成對脈搏波信號(hào)的去噪處理。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，對輸入至計(jì)算機(jī)的脈搏波信號(hào)進(jìn)行離散采樣的采樣頻率為200～1000hz。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟1)中，雙樹復(fù)小波變換分解層數(shù)j利用公式確定，其中，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，fs表示脈搏波信號(hào)的采樣頻率，fnoise表示脈搏波信號(hào)中所含噪聲的最低下限頻率，且fnoise＝infmin{fn1,fn2,…,fnl}，fn1,fn2,…,fnl為脈搏波信號(hào)中包含的全部l種噪聲類型的頻帶；符號(hào)為下取整運(yùn)算符。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟1)中，設(shè)定雙樹復(fù)小波變換的第一層濾波器為’near_sym_a’，第二層及以上各層濾波器為’qshift_a’。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟2)中，利用公式估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，得到脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值其中，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值。符號(hào)||為絕對值運(yùn)算符，median(|yl(i)|)為第l層小波系數(shù)絕對值的中值。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟2)中，具體包括：

2a)估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，將得到的計(jì)算結(jié)果作為脈搏波信號(hào)的噪聲小波系數(shù)估計(jì)值；

2b)根據(jù)得到的各層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值以及脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)，計(jì)算各子帶閾值；

2c)利用各子帶閾值，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟2a)中，利用公式估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，得到脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值其中，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值。符號(hào)||為絕對值運(yùn)算符，median(|yl(i)|)為第l層小波系數(shù)絕對值的中值。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟2b)中，計(jì)算各子帶閾值tl的方式為：

其中，tl為第l層子帶閾值，表示脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值；表示脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的第l層小波系數(shù)的方差，即yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟2c)中，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理的方式為：

其中，表示脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的第l層中第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)估計(jì)值，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)；i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)；tl表示第l層子帶閾值。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟4)中，具體為：設(shè)置滑窗的寬度為2w+1個(gè)采樣點(diǎn)，w為正整數(shù)，使得滑窗從左往右移動(dòng)對去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)進(jìn)行檢測，設(shè)去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中各采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值分別為[x1,x2,…,xn,…,xn]，其中，xn為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值，n∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，且設(shè)滑窗中的中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的脈搏波信號(hào)值為xc，則滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc的取值范圍為[xw+1,xw+2,…,xn-w]；在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc滿足xc＝min[xc-w,xc-w+1,…,xc+w]，則判定此時(shí)滑窗中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的位置點(diǎn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟4)中還包括：在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若起始滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[x1,x2,…,xw]＝min[x1,x2,…,x2w+1]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于起始滑窗的左半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b；若終止滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[xn-w+1,xn-w+2,…,xn]＝min[xn-2w,xn-2w+1,…,xn]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于終止滑窗的右半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。

上述基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，作為優(yōu)選方案，所述步驟4)中，滑窗寬度對應(yīng)的2w+1個(gè)采樣點(diǎn)的取值按如下方式確定：

其中，fs表示脈搏波信號(hào)的采樣頻率，符號(hào)為下取整運(yùn)算符。

相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下有益效果：

1、本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，首先利用基于貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的雙樹復(fù)小波閾值去噪濾除脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法去噪徹底并能較好地保留信號(hào)的邊界和紋理特征。

2、本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，在得到濾除了高頻噪聲的脈搏波信號(hào)后，采用滑窗法能快速準(zhǔn)確地識(shí)別出脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)，為后續(xù)利用三次樣條插值擬合出完美的基線漂移曲線而奠定基礎(chǔ)。

3、本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法中，在準(zhǔn)確識(shí)別脈搏波波谷點(diǎn)后，采用三次樣條插值法擬合出近似基線漂移曲線，將得到的濾除了高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去擬合出的基線漂移量，從而實(shí)現(xiàn)基線漂移的去除。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法去除脈搏波信號(hào)中的基線漂移效果明顯，在濾除基線漂移的同時(shí)，能夠很好地保留低頻波段的有用信息。

4、本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)對脈搏波信號(hào)的去噪處理，該方法簡單、計(jì)算量小以及占用內(nèi)存小，為獲取脈搏波特征信息、基于脈搏波的心血管疾病研究、以及基于脈搏波的小型化、移動(dòng)化無創(chuàng)連續(xù)血壓檢測設(shè)備的研發(fā)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法的流程圖。

圖2是本發(fā)明實(shí)施例中原始含噪脈搏波信號(hào)波形圖。

圖3是雙樹復(fù)小波變換的分解和重構(gòu)原理圖。

圖4是本發(fā)明實(shí)施例中，采用雙數(shù)復(fù)小波閾值去噪濾除信號(hào)中高頻噪聲后的脈搏波波形圖。

圖5是滑窗移動(dòng)示意圖。

圖6是本發(fā)明實(shí)施例中，采用三次樣條插值法擬合出的脈搏波波谷點(diǎn)波形圖。

圖7是本發(fā)明實(shí)施例中處理后的脈搏波信號(hào)波形圖。

具體實(shí)施方式

針對脈搏波信號(hào)去噪處理方案，需要從脈搏波信號(hào)中的有用信息、高頻噪聲、低頻噪聲的頻譜差異上進(jìn)行分析，才能有效的實(shí)現(xiàn)噪聲去除并同時(shí)保留有用信息。傅里葉變換為頻譜分析中的經(jīng)典方法，是將信號(hào)分解為多個(gè)三角函數(shù)的疊加，而在傅里葉變換后的頻域中不包含時(shí)間信息，逆變換后的時(shí)域中不包含時(shí)間信息。由于傅里葉變換的全局變換性，在處理信號(hào)時(shí)就出現(xiàn)了一定的局限。隨著小波概念的提出以及小波分析理論的不斷發(fā)展完善，憑借其良好的多分辨率分析特性能夠?qū)Ψ瞧椒€(wěn)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻局域化分析，克服了傅里葉變換的全局變換性。然而，由于二進(jìn)制小波處理離散信號(hào)過程中的二抽取特性，信號(hào)每經(jīng)過一級(jí)小波分解其數(shù)據(jù)量就會(huì)減少一半，不可避免地造成了頻譜混疊和平移改變。雙樹復(fù)小波變換(dual-treecomplexwavelettransform，縮寫為dtcwt)克服了傳統(tǒng)離散小波變換的缺陷，具有平移不變性、抗頻譜混疊和多方向選擇性等優(yōu)點(diǎn)，并且能夠保證去噪后的信號(hào)能較好地保留有用信號(hào)的特征，因此可以考慮采用雙樹復(fù)小波變換來去除脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲。另一方面，在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的濾波處理中，為了消除基線漂移等低頻噪聲，需要將小波分解到高尺度，把最高尺度上的近似小波系數(shù)置零來濾除基線漂移，高尺度的分解增大了分解和重構(gòu)的運(yùn)算量，在濾除基線漂移的同時(shí)也會(huì)損失部分低頻波段的有用信息。三次樣條插值法(cubicsplineinterpolation，簡稱為spline插值)能很好地?cái)M合出基線漂移曲線，實(shí)現(xiàn)脈搏波信號(hào)中基線漂移的完美濾除，然而對脈搏波波谷點(diǎn)準(zhǔn)確高效的檢測是三次樣條插值擬合出完美基線漂移量的關(guān)鍵。目前對脈搏波波谷點(diǎn)的識(shí)別方法主要有閾值法、微分法、小波變換過零點(diǎn)和句法模式識(shí)別法等方法。而實(shí)際采集的脈搏波信號(hào)中，由于采集裝置的影響或者測量者的運(yùn)動(dòng)等因素，不可避免地引入大量噪聲，比如對于波形漂移的情況，閾值法就難以準(zhǔn)確地檢測到波谷的位置；由于噪聲的干擾引起微分信號(hào)在同一點(diǎn)附近可能出現(xiàn)多個(gè)極值點(diǎn)的情況，采用微分法就不能準(zhǔn)確地識(shí)別出部分特征點(diǎn)；當(dāng)遇到高幅偽差信號(hào)時(shí)，會(huì)因?yàn)樾〔ㄗ儞Q系數(shù)較小而使得小波變換過零點(diǎn)法無法準(zhǔn)確地檢測出特征點(diǎn)，并且小波變換的分解和重構(gòu)增大了運(yùn)算量，使得特征點(diǎn)檢測效率降低；句法模式識(shí)別是在分類處理大量脈搏波信號(hào)的基礎(chǔ)上，對脈搏波進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，其中需要大量的統(tǒng)計(jì)工作以及準(zhǔn)確的脈搏波分類標(biāo)準(zhǔn)。基于這些考慮，可以采用新的脈搏波波谷點(diǎn)識(shí)別方式結(jié)合三次樣條插值法，來濾除脈搏波信號(hào)中的低頻噪聲。

綜合上述的技術(shù)思路，本發(fā)明提出了一種基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，將采集到的脈搏波信號(hào)輸入至計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行濾波處理，計(jì)算機(jī)對脈搏波信號(hào)進(jìn)行濾波處理的處理流程如圖1所示，具體步驟包括：

1)設(shè)定雙樹復(fù)小波變換中各層的濾波器，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解。

該步驟中，雙樹復(fù)小波變換中各層的濾波器的具體設(shè)定根據(jù)實(shí)際情況的需要而確定。作為優(yōu)選方式，為了實(shí)現(xiàn)雙樹復(fù)小波變換有很好的平移不變特性，同時(shí)又能滿足完全重構(gòu)的條件，雙樹復(fù)小波變換的第一層濾波器可以選取為“near_sym_a”，第二層及以上各層濾波器可以選取為“qshift_a”。雙樹復(fù)小波變換分解層數(shù)j利用如下公式確定：

其中，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，fs表示脈搏波信號(hào)的采樣頻率，fnoise表示脈搏波信號(hào)中所含噪聲的最低下限頻率，且fnoise＝infmin{fn1,fn2,…,fnl}，fn1,fn2,…,fnl為脈搏波信號(hào)中包含的全部l種噪聲類型的頻帶；符號(hào)為下取整運(yùn)算符。通常采集到的脈搏波信號(hào)中常摻雜如50hz工頻干擾、呼吸干擾以及肌電干擾(頻率范圍5～2000hz)等高頻噪聲，因此，按照上式計(jì)算出雙樹復(fù)小波變換分解層數(shù)j＝5，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行5層雙樹復(fù)小波分解。

2)采用基于貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的雙樹復(fù)小波閾值去噪法，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值。

該步驟的具體處理流程為：

2a)估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲方差，將得到的計(jì)算結(jié)果作為脈搏波信號(hào)的噪聲小波系數(shù)估計(jì)值。這里，利用公式估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，得到脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值其中，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值。符號(hào)||為絕對值運(yùn)算符，median(|yl(i)|)為第l層小波系數(shù)絕對值的中值。

2b)根據(jù)得到的各層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值以及脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)，計(jì)算各子帶閾值。這里計(jì)算各子帶閾值tl的方式為：

其中，tl為第l層子帶閾值，表示脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值；表示脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的第l層小波系數(shù)的方差，即yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)。

2c)利用子帶閾值，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值。這里，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理的方式為：

其中，表示脈搏波信號(hào)所包含的有用信號(hào)的第l層雙樹復(fù)小波分解的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)估計(jì)值，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)；i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)；tl表示第l層子帶閾值。

3)根據(jù)脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行雙樹復(fù)小波逆變換，即得到去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)。

經(jīng)過上述步驟1)、2)、3)的處理，通過對含噪脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解、閾值化去噪和雙樹復(fù)小波逆變換重構(gòu)后，既保持了離散小波變換的多分辨率分析特性，又克服了離散小波變換的不足，憑借其良好的近似平移不變性和抗頻譜混疊特性，保證在去除脈搏波信號(hào)的高頻干擾時(shí)的去噪處理較徹底，且能較好地保留脈搏波信號(hào)中有用信息的邊界和紋理特征。

4)采用滑窗法識(shí)別出去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)。

該步驟具體為：設(shè)置滑窗的寬度為2w+1個(gè)采樣點(diǎn)，w為正整數(shù)，使得滑窗從左往右移動(dòng)對去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)進(jìn)行檢測，設(shè)去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中各采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值分別為[x1,x2,…,xn,…,xn]，其中，xn設(shè)去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值，n∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，且設(shè)滑窗中的中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的脈搏波信號(hào)值為xc，則滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc的取值范圍為[xw+1,xw+2,…,xn-w]；在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc滿足xc＝min[xc-w,xc-w+1,…,xc+w]，則判定此時(shí)滑窗中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的位置點(diǎn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。此外，為了防止波谷點(diǎn)出現(xiàn)在初始滑窗的左半子區(qū)間和終點(diǎn)滑窗的右半子區(qū)間時(shí)而導(dǎo)致在滑窗移動(dòng)檢測的過程中采用上述判定方式出現(xiàn)漏檢的情況，作為附加檢測策略，在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若起始滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[x1,x2,…,xw]＝min[x1,x2,…,x2w+1]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于起始滑窗的左半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b；若終止滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[xn-w+1,xn-w+2,…,xn]＝min[xn-2w,xn-2w+1,…,xn]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于終止滑窗的右半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。

5)對步驟4)中檢測到的脈搏波信號(hào)的波谷點(diǎn)，利用三次樣條插值法擬合出波谷點(diǎn)曲線，作為估算基線漂移量。

6)利用步驟3)得到的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去步驟5)得到的估算基線漂移量，得到濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)，完成對脈搏波信號(hào)的去噪處理。

在上述步驟5)、6)中，根據(jù)步驟4)中識(shí)別出的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)，通過采用三次樣條插值法能夠較好地?cái)M合出基線漂移曲線，利用步驟3)得到的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去步驟5)得到的估算基線漂移量，即得到濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)。該方法去除脈搏波信號(hào)中的基線漂移效果明顯，在濾除基線漂移的同時(shí)，能夠很好地保留低頻波段的有用信息。

通過上述流程可以看到，本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，首先對輸入至計(jì)算機(jī)的原始含噪的脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解，對各層的小波系數(shù)采用貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)閾值去噪，之后進(jìn)行雙樹復(fù)小波逆變換得到濾除高頻噪聲后的脈搏波信號(hào)；將得到的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)采用滑窗法檢測識(shí)別出去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)，然后采用三次樣條插值法擬合出波谷曲線作為估算基線漂移量，最后用去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去估算基線漂移量，從而得到濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)，完成對脈搏波信號(hào)的去噪處理。本發(fā)明的脈搏波信號(hào)去噪方法結(jié)合采用了雙樹復(fù)小波(dtcwt)和三次樣條插值法(spline插值)，能夠有效地去除高頻噪聲和基線漂移，且較好地保持原始脈搏波信號(hào)的總體特征信息，該方法簡單、計(jì)算量小以及占用內(nèi)存小，為獲取脈搏波特征信息、基于脈搏波的心血管疾病探究、以及基于脈搏波的小型化、移動(dòng)化無創(chuàng)連續(xù)血壓檢測設(shè)備的研發(fā)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，是將采集到的脈搏波信號(hào)輸入到計(jì)算機(jī)，通過計(jì)算機(jī)對脈搏波信號(hào)進(jìn)行去噪處理。由于脈搏信號(hào)的有用信息的頻率范圍主要分布在0～20hz，對輸入至計(jì)算機(jī)的脈搏波信號(hào)，進(jìn)行采樣頻率設(shè)置，根據(jù)奈奎斯特采樣定理，可以設(shè)置為200～1000hz，這樣能夠保證采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留原始信號(hào)中的信息，有利于脈搏波特征信息的有效提取，同時(shí)又不產(chǎn)生太大的計(jì)算量，保證了脈搏波信號(hào)實(shí)時(shí)去噪處理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，通常情況下，人體的正常脈率一般為60次/min～100次/min，因此在本發(fā)明方法的步驟4)中，在脈搏波信號(hào)的采樣頻率為200～1000hz的情況下，為了使得滑窗能夠覆蓋約一個(gè)脈搏波周期，滑窗寬度對應(yīng)的2w+1個(gè)采樣點(diǎn)的取值優(yōu)選采用如下方式確定：

其中，fs表示脈搏波信號(hào)的采樣頻率，為下取整運(yùn)算符。

下面結(jié)合說明書附圖和實(shí)施例進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。

實(shí)施例：

圖2所示為實(shí)際使用脈搏波傳感器，設(shè)置采樣頻率為400hz時(shí)所采集到的一組脈搏波信號(hào)波形，從圖2中的這組脈搏波信號(hào)中可以看出波形中含有較為明顯的高頻干擾和基線漂移噪聲。

在本實(shí)施例中，采用本發(fā)明基于dtcwt-spline的脈搏波信號(hào)去噪處理方法，對含噪脈搏波信號(hào)進(jìn)行濾波處理，脈搏波信號(hào)濾波處理的具體步驟如下：

步驟1)設(shè)定雙樹復(fù)小波變換中的第一層濾波器為’near_sym_a’、第二層及以上各層濾波器為’qshift_a’；通常采集到的脈搏波信號(hào)中常摻雜如50hz工頻干擾、呼吸干擾以及肌電干擾(頻率范圍5～2000hz)等高頻噪聲，因此，按照公式計(jì)算出雙樹復(fù)小波變換分解層數(shù)j＝5，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行5層雙樹復(fù)小波分解。其中雙樹復(fù)小波分解和重構(gòu)的原理圖如圖3所示。

2)采用基于貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的雙樹復(fù)小波閾值去噪法，對脈搏波信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值。

該步驟的具體處理流程為：

2a)估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲方差，將得到的計(jì)算結(jié)果作為脈搏波信號(hào)的噪聲小波系數(shù)估計(jì)值。這里，利用公式估計(jì)計(jì)算脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后各層小波系數(shù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，得到脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值其中，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值。符號(hào)||為絕對值運(yùn)算符，median(|yl(i)|)為第l層小波系數(shù)絕對值的中值。

2b)根據(jù)得到的各層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值以及脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)，計(jì)算各子帶閾值。這里計(jì)算各子帶閾值tl的方式為：

其中，tl為第l層子帶閾值，表示脈搏波信號(hào)的第l層噪聲小波系數(shù)估計(jì)值；表示脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的第l層小波系數(shù)的方差，即yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)。

2c)利用各子帶閾值，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理，得到脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值。這里，分別對脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后的各層小波系數(shù)進(jìn)行閾值化處理的方式為：

其中，表示脈搏波信號(hào)所包含的有用信號(hào)的第l層雙樹復(fù)小波分解的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)估計(jì)值，yl(i)表示脈搏波信號(hào)第l層雙樹復(fù)小波分解后的第i個(gè)采樣點(diǎn)的小波系數(shù)值，l∈{1,2,…,k}，k表示脈搏波信號(hào)經(jīng)雙樹復(fù)小波分解后的總層數(shù)；i∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)；tl表示第l層子帶閾值。

步驟3)根據(jù)脈搏波信號(hào)雙樹復(fù)小波分解后所包含的有用信號(hào)的各層小波系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行雙樹復(fù)小波逆變換，即得到去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)。本實(shí)施例中去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)如圖4所示。

步驟4)采用滑窗法識(shí)別出去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)。該步驟具體為：

根據(jù)公式設(shè)置滑窗的寬度為2w+1＝321個(gè)采樣點(diǎn)，即w＝160，使得滑窗從左往右移動(dòng)對去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)進(jìn)行檢測，滑窗從左往右移動(dòng)進(jìn)行檢測的過程如圖5所示；設(shè)去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中各采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值分別為[x1,x2,…,xn,…,xn]，其中，xn設(shè)去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值，n∈{1,2,…,n}，n表示脈搏波信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，且設(shè)滑窗中的中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的脈搏波信號(hào)值為xc，則滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc的取值范圍為[xw+1,xw+2,…,xn-w]；在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若滑窗中心采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值xc滿足xc＝min[xc-w,xc-w+1,…,xc+w]，則判定此時(shí)滑窗中心采樣點(diǎn)對應(yīng)的位置點(diǎn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。此外，作為附加檢測策略，在滑窗移動(dòng)檢測的過程中，若起始滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[x1,x2,…,xw]＝min[x1,x2,…,x2w+1]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于起始滑窗的左半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b；若終止滑窗中采樣點(diǎn)的脈搏波信號(hào)值滿足min[xn-w+1,xn-w+2,…,xn]＝min[xn-2w,xn-2w+1,…,xn]，則認(rèn)為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)位于終止滑窗的右半子區(qū)間中，并將該脈搏波信號(hào)最小值點(diǎn)判定為去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)中的波谷點(diǎn)b。

步驟5)對步驟4)中檢測到的脈搏波信號(hào)的波谷點(diǎn)，利用三次樣條插值法擬合出波谷點(diǎn)曲線，作為估算基線漂移量。本實(shí)施例中得到的估算基線漂移量如圖6所示。

步驟6)利用步驟3)得到的去除高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去步驟5)得到的估算基線漂移量，得到濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)，完成對脈搏波信號(hào)的去噪處理。本實(shí)施例得到的濾除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)如圖7所示。

本實(shí)施例中，首先對含噪脈搏波信號(hào)進(jìn)行5層的雙數(shù)復(fù)小波分解，再利用貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的雙樹復(fù)小波閾值去噪對5層的小波系數(shù)進(jìn)行處理，然后進(jìn)行雙樹復(fù)小波逆變換得到去除了高頻噪聲的脈搏波信號(hào)；隨后，采用滑窗法識(shí)別出去除高頻噪聲后的脈搏波信號(hào)的波谷點(diǎn)，再采用三次樣條插值法擬合出波谷曲線，最后將得到的去除了高頻噪聲的脈搏波信號(hào)減去擬合出的波谷曲線，從而得到濾除了高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)。從圖7所示的本實(shí)施例降噪處理結(jié)果可以看出，原始高頻噪聲和基線漂移等低頻噪聲都得到了很好地濾除，并且很好地保留了脈搏波信號(hào)的總體特征信息，其中脈搏波信號(hào)的邊界和紋理特征也得到了很好地保留，突出了信號(hào)突變部分，為獲取脈搏波特征信息、基于脈搏波的心血管疾病研究以及基于脈搏波的無創(chuàng)連續(xù)血壓檢測設(shè)備的研發(fā)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

最后說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較佳實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的宗旨和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。