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    循環(huán)平穩(wěn)算法的脈搏信號(hào)噪聲評(píng)估指標(biāo)

    2019-12-20 08:36:26任亞莉仵博萬(wàn)
    自動(dòng)化儀表 2019年12期
    關(guān)鍵詞:時(shí)變脈搏因數(shù)

    任亞莉,仵博萬(wàn)

    (隴東學(xué)院電氣工程學(xué)院,甘肅 慶陽(yáng) 745000)

    0 引言

    近年來(lái),循環(huán)平穩(wěn)理論不斷得到完善和發(fā)展,在通信、雷達(dá)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[1-2]。脈搏波信號(hào)是重要的人體生理信號(hào)。脈搏波特征變化是評(píng)價(jià)人體心血管系統(tǒng)生理狀態(tài)的重要依據(jù)[3-5]。脈搏信號(hào)的每個(gè)脈動(dòng)周期不完全一樣,并非嚴(yán)格的周期信號(hào)。其屬于非平穩(wěn)信號(hào),但卻呈現(xiàn)出一定周期平穩(wěn)性,即脈搏信號(hào)具有循環(huán)平穩(wěn)特性[6]。與脈搏信號(hào)類(lèi)似,心音信號(hào)也屬于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)[7]。有學(xué)者將循環(huán)平穩(wěn)算法應(yīng)用于心音信號(hào)的質(zhì)量評(píng)估和包絡(luò)估計(jì),取得了一定的研究成果[8],可作為脈搏信號(hào)噪聲評(píng)估的參考。

    脈搏信號(hào)在采集過(guò)程中不可避免地受到基線漂移、肌電干擾和工頻干擾等噪聲的影響[9-10]。這些噪聲不僅會(huì)降低脈搏信號(hào)的質(zhì)量,而且會(huì)淹沒(méi)有用的信號(hào),導(dǎo)致醫(yī)療監(jiān)護(hù)設(shè)備錯(cuò)誤報(bào)警,增加病人和醫(yī)護(hù)人員的壓力,造成醫(yī)護(hù)人員對(duì)報(bào)警信號(hào)的不信任和麻痹大意。這嚴(yán)重影響了對(duì)真實(shí)危重疾病的報(bào)警和及時(shí)響應(yīng)與處理。

    為了獲得準(zhǔn)確的脈搏信號(hào),以便后續(xù)分析以及病情診斷,需要采取相應(yīng)方法對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行噪聲評(píng)估。這需要提取并分析噪聲最小的信號(hào)段。

    有關(guān)脈搏信號(hào)質(zhì)量評(píng)估方面的文獻(xiàn)不多[11-13]。本文將這些研究成果作為參考,提出了基于循環(huán)平穩(wěn)算法的脈搏信號(hào)噪聲評(píng)估指標(biāo)——質(zhì)量因數(shù),用于評(píng)估脈搏信號(hào)受噪聲影響程度。采用建模產(chǎn)生的仿真脈搏信號(hào)、MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)提供的實(shí)際采集脈搏信號(hào)疊加噪聲信號(hào),驗(yàn)證所提出方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

    1 脈搏信號(hào)質(zhì)量因數(shù)的提出

    (1)

    式中:δx(α)為循環(huán)頻率頻譜密度。

    根據(jù)此定義,脈搏信號(hào)質(zhì)量因數(shù)為:

    (2)

    式中:max[δx(α)]為δx(α)的峰值;η為最大循環(huán)頻率;λ為基本循環(huán)頻率,即δx(α)波形的峰值所對(duì)應(yīng)的頻率位置。

    噪聲和干擾會(huì)影響脈搏信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性。因此,通過(guò)質(zhì)量因數(shù)的大小,可評(píng)估脈搏信號(hào)受噪聲影響程度。

    將式(2)應(yīng)用于脈搏信號(hào),可得到一整段脈搏信號(hào)的質(zhì)量因數(shù)。其為常數(shù),不能反映脈搏信號(hào)局部噪聲變化。為了能計(jì)算出一段脈搏信號(hào)各處的質(zhì)量因數(shù),引入滑窗:給脈搏信號(hào)加入一個(gè)動(dòng)態(tài)的窗口,窗寬記為2δ,采用式(2)計(jì)算該窗口([t-σ,t+σ])內(nèi)的信號(hào)質(zhì)量因數(shù),并將其作為t時(shí)刻的質(zhì)量因數(shù)。此時(shí),式(2)變?yōu)椋?/p>

    (3)

    式中:δx(α,t)為在([t-σ,t+σ])窗口內(nèi)脈搏信號(hào)的循環(huán)頻率頻譜密度。

    通過(guò)式(3)可知,c(λ,t)為隨時(shí)間變化的質(zhì)量因數(shù),簡(jiǎn)稱(chēng)時(shí)變質(zhì)量因數(shù)。對(duì)于c(λ,t)而言,如果滑窗的長(zhǎng)度太短,無(wú)法體現(xiàn)脈搏信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性,也就無(wú)法得到循環(huán)頻率α。所以滑窗寬度不能小于2個(gè)完整的脈搏周期。

    2 仿真試驗(yàn)

    2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    選取4組不同類(lèi)型脈搏信號(hào)進(jìn)行試驗(yàn)分析。

    第1組:選取由三個(gè)高斯波合成的仿真脈搏信號(hào)[15-16],每個(gè)高斯函數(shù)由三個(gè)參數(shù)確定,即幅度V、時(shí)間T和寬度U。合成信號(hào)表示為:

    (4)

    式中:V1=0.8,V2=0.5,V3=0.4;T1=0.25,T2=0.45,T3=0.7;U1=0.012,U2=0.01,U3=0.03。

    三個(gè)高斯波合成的仿真脈搏信號(hào)波形如圖1所示。

    圖1 三個(gè)高斯波合成的仿真脈搏信號(hào)波形圖

    對(duì)式(4)的單個(gè)脈搏信號(hào)進(jìn)行延拓,產(chǎn)生一組脈搏信號(hào)x(t),并將其作為干凈脈搏信號(hào)。1 s的信號(hào)含有250個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),信號(hào)總長(zhǎng)度為10 s。為了消除信號(hào)幅值不同的影響,將其歸一化,均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1。歸一化公式如下:

    (5)

    式中:mean[x(t)]、std[x(t)]分別為原始脈搏信號(hào)x(t)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差;s(t)為歸一化后的脈搏信號(hào)。

    歸一化后的仿真脈搏信號(hào)波形如圖2所示。

    圖2 仿真脈搏信號(hào)波形圖

    第2組:選取MIT-BIH/Physio Net /Fantasia 數(shù)據(jù)庫(kù)中10位年輕人數(shù)據(jù)(21~34歲,名稱(chēng)為f2y01m~f2y10m),采樣頻率為250 Hz。

    第3組:選取 MIT-BIH/Physio Net/Fantasia 數(shù)據(jù)庫(kù)中10位老年人數(shù)據(jù) (68~85歲,名稱(chēng)為f2o01m~f2o10m),采樣頻率為250 Hz。

    第4組:選用 MIT-BIH/Physio Net /MGH_MF數(shù)據(jù)庫(kù)中11位心律不齊病人數(shù)據(jù)(名稱(chēng)為a40006_000025 m,a40006_000000 m、02 m、05 m、07 m、08 m、10 m、12 m、21 m、22 m、23 m、25 m),采樣頻率為125 Hz。

    數(shù)據(jù)庫(kù)提供的噪聲信號(hào)有基線漂移和肌電干擾。基線漂移數(shù)據(jù)名稱(chēng)為bwm,肌電干擾數(shù)據(jù)名稱(chēng)為mam。信號(hào)采樣頻率250 Hz。

    記噪聲信號(hào)為10 s,則n(k)=a×mam(k)+b×bwm(k),其中:a、b為噪聲系數(shù),可調(diào)節(jié)噪聲大小。

    2.2 質(zhì)量因數(shù)的計(jì)算

    選取長(zhǎng)度均為10 s的4種信號(hào):仿真脈搏信號(hào)(信1)、f2y06m(信2)、f2o03m(信3)、a40002_000005m(信4)。按式(5)進(jìn)行歸一化處理;再截取10 s噪聲信號(hào)n(k),分別加入4種信號(hào)作為分析信號(hào)。調(diào)整a、b大小,得到共15組數(shù)據(jù),并通過(guò)式(6)計(jì)算信噪比(signal-to-noise rate,SNR):

    (6)

    式中:sts為信號(hào)方差;stn為噪聲方差[17]。

    信噪比與噪聲系數(shù)關(guān)系如表1所示。

    表1 信噪比與噪聲系數(shù)關(guān)系

    圖3 仿真脈搏信號(hào)循環(huán)譜估計(jì)圖

    圖4 心律不齊脈搏信號(hào)循環(huán)譜估計(jì)圖

    通過(guò)試驗(yàn)可知,基本循環(huán)頻率λ、最大循環(huán)頻率η及積分大小只與信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)多少有關(guān),與噪聲等其他因素?zé)o關(guān)。圖3信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)為2 500,圖4信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)為1 250。所以?xún)煞N信號(hào)上述三種量的值不同。

    對(duì)前述的10 s 的4種信號(hào)(信1、2、3、4),在15組信噪比的情況下通過(guò)SSCA估計(jì)循環(huán)頻譜密度,其循環(huán)頻譜密度峰值與信噪比關(guān)系如圖5所示。由圖5可知,信噪比越大,CFSD峰值越小。

    根據(jù)式(2)計(jì)算質(zhì)量因數(shù),質(zhì)量因數(shù)與信噪比關(guān)系如圖6所示。由圖6可知,信噪比越大,質(zhì)量因數(shù)越大,質(zhì)量因數(shù)可以很好地評(píng)估脈搏信號(hào)噪聲情況。在相同信噪比情況下,正常脈搏信號(hào)質(zhì)量因數(shù)遠(yuǎn)大于心律不齊信號(hào)質(zhì)量因數(shù)。這主要是因?yàn)槭?2)分子積分值差別大,正常脈搏信號(hào)為3.12,心律不齊信號(hào)為0.78。

    圖6 質(zhì)量因數(shù)與信噪比關(guān)系圖

    2.3 時(shí)變質(zhì)量因數(shù)的計(jì)算

    2.3.1 仿真脈搏信號(hào)

    選取30s仿真脈搏信號(hào),每10 s為一段,加入大小不同的噪聲信號(hào)n(k),采用式(3)計(jì)算時(shí)變質(zhì)量因數(shù)。滑窗寬8 s,步長(zhǎng)1 s,計(jì)算23段信號(hào)質(zhì)量因數(shù),分別對(duì)應(yīng)4~26時(shí)刻,間隔1 s。當(dāng)三段信噪比較小,分別為SNR1=1.52 dB、SNR2=0.46 dB、SNR3=1.01 dB時(shí),仿真脈搏信號(hào)曲線如圖7所示。

    圖7(a)中,1~9s數(shù)據(jù)信噪比最大,為SNR1=1.52 dB。從圖7(b)可以看出,質(zhì)量因數(shù)隨時(shí)間變化情況完全反映了信號(hào)噪聲大小;5 s時(shí)質(zhì)量因數(shù)達(dá)最大值2.32(A點(diǎn)所示),此時(shí)窗口對(duì)應(yīng)1~9 s數(shù)據(jù),該段信號(hào)噪聲小。

    圖7 仿真脈搏信號(hào)曲線

    通過(guò)改變步長(zhǎng),反復(fù)試驗(yàn)結(jié)果表明,質(zhì)量因數(shù)評(píng)估信號(hào)受噪聲影響程度的準(zhǔn)確性主要取決于各段信號(hào)信噪比差別大小,差別越大,越準(zhǔn)確;其滑窗寬度及步長(zhǎng)的選取沒(méi)有多大關(guān)系。此結(jié)論對(duì)下面實(shí)際采集的脈搏信號(hào)也適用。

    2.3.2 年輕人脈搏信號(hào)

    選取10組年輕人脈搏信號(hào)30 s,每10 s為一段,加入大小不同的噪聲信號(hào)n(k),采用式(3)計(jì)算時(shí)變質(zhì)量因數(shù)?;皩? s,步長(zhǎng)2 s,計(jì)算12段信號(hào)質(zhì)量因數(shù),分別對(duì)應(yīng)4~26 s時(shí)刻,間隔2 s。

    當(dāng)10組信號(hào)三段信噪比平均約為SNR1=5.39 dB、SNR2=16.73 dB、SNR3=1.24 dB時(shí),f2y02m~f2y10m共9組數(shù)據(jù)質(zhì)量因數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)10~18 s或12~20 s數(shù)據(jù)段。該兩段數(shù)據(jù)信噪比最大,只有f2y01m信號(hào)質(zhì)量因數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)8~16 s數(shù)據(jù),但靠近信噪比大的數(shù)據(jù)段。

    對(duì)于f2y10m數(shù)據(jù),當(dāng)三段信噪比為SNR1=5.97 dB、SNR2=9.76 dB、SNR3=8.42 dB時(shí),年輕人脈搏信號(hào)時(shí)變質(zhì)量因數(shù)如圖8所示。圖8(a)中,12~20 s數(shù)據(jù)信噪比最大,為SNR3=8.42 dB。從圖8(b)可以看出,質(zhì)量因數(shù)隨時(shí)間變化情況完全反映了信號(hào)噪聲大小,16 s時(shí)質(zhì)量因數(shù)達(dá)最大值3.96(A點(diǎn)所示),此時(shí)窗口對(duì)應(yīng)12~20 s數(shù)據(jù),該段信號(hào)噪聲小。

    圖8 年輕人脈搏信號(hào)曲線

    2.3.3 老年人脈搏信號(hào)

    選取10組老年人脈搏信號(hào),時(shí)長(zhǎng)30 s,前后10 s兩段加入大小不同的噪聲信號(hào)n(k),采用式(3)計(jì)算時(shí)變質(zhì)量因數(shù)?;皩? s,步長(zhǎng)1 s,計(jì)算23段信號(hào)質(zhì)量因數(shù),分別對(duì)應(yīng)4~26 s時(shí)刻,間隔1 s。

    對(duì)于f2o03m數(shù)據(jù),當(dāng)兩段信噪比為SNR1=2.69 dB、SNR2=0.72 dB時(shí),試驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。

    圖9 老年人脈搏信號(hào)時(shí)變質(zhì)量因數(shù)

    當(dāng)10組信號(hào)兩段信噪比平均約為SNR1=2.46 dB、SNR2=0.73 dB時(shí),10組數(shù)據(jù)質(zhì)量因數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)10~18 s或12~20 s數(shù)據(jù)段,該兩段信號(hào)無(wú)噪聲。

    從圖9(a)可以看出,質(zhì)量因數(shù)隨時(shí)間變化的情況完全反映了信號(hào)噪聲大小。14 s時(shí),質(zhì)量因數(shù)最大值達(dá)4.3。此時(shí)窗口對(duì)應(yīng)10~18 s數(shù)據(jù),如圖9(b)所示,該段信號(hào)無(wú)噪聲。

    2.3.4 心律不齊脈搏信號(hào)

    選取10組心律不齊脈搏信號(hào)(a40006_000000 m,02 m,05 m,07 m,08 m,10 m,12 m,21 m,22 m,23 m,25 m),時(shí)長(zhǎng)30 s。前15 s段加入大小不同的噪聲信號(hào)n(k),采用式(3)計(jì)算時(shí)變質(zhì)量因數(shù)?;皩?0 s,步長(zhǎng)1 s,計(jì)算21段信號(hào)質(zhì)量因數(shù),分別對(duì)應(yīng)5~25 s時(shí)刻,間隔1 s。

    當(dāng)10組信號(hào)前段信噪比平均約為SNR=3.96 dB時(shí),10組數(shù)據(jù)質(zhì)量因數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)后15 s數(shù)據(jù)段。該段信號(hào)無(wú)噪聲。

    對(duì)于a40006_000025m數(shù)據(jù),當(dāng)前段信噪比為SNR=4.51dB時(shí),心律不齊脈搏信號(hào)曲線如圖10所示。從圖10(a)可以看出,質(zhì)量因數(shù)隨時(shí)間變化情況完全反映了信號(hào)噪聲大小,21 s時(shí)質(zhì)量因數(shù)達(dá)最大值1.54。此時(shí)窗口對(duì)應(yīng)16~26 s數(shù)據(jù),如圖10(b)所示,該段信號(hào)無(wú)噪聲。

    圖10 心律不齊脈搏信號(hào)曲線

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出的基于循環(huán)平穩(wěn)算法的質(zhì)量因數(shù),能夠比較準(zhǔn)確地評(píng)估脈搏信號(hào)受噪聲影響程度。大量仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,質(zhì)量因數(shù)越大,則受噪聲影響越??;質(zhì)量因數(shù)越小,受噪聲影響越大。使用質(zhì)量因數(shù),計(jì)算機(jī)就可以自動(dòng)分辨出哪一段脈搏信號(hào)的噪聲小,所以只需分析這一段信號(hào),以節(jié)省消除噪聲等預(yù)處理的過(guò)程、減少計(jì)算量和處理時(shí)間。

    通過(guò)大量試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),信號(hào)各段信噪比差別越大,準(zhǔn)確率越高,信噪比越接近(不同脈搏信號(hào)情況不一樣);時(shí)變質(zhì)量因數(shù)最大時(shí)對(duì)應(yīng)的不一定是噪聲最小數(shù)據(jù)段,但基本靠近噪聲小數(shù)據(jù)段,所以該方法的準(zhǔn)確性有待提高。

    綜上所述,質(zhì)量因數(shù)可以判斷脈搏信號(hào)受噪聲污染程度,并且能夠利用它在一整段脈搏信號(hào)尋找出沒(méi)有噪聲或噪聲小的一段,以方便后續(xù)對(duì)信號(hào)作進(jìn)一步分析處理。

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