基于光電容積脈搏波的呼吸頻率提取算法研究.pdf

1、呼吸頻率是呼吸系統(tǒng)的重要參數(shù)，也是衡量人體心肺功能的好壞以及人體與外界間氣體交換功能是否正常的重要指標(biāo)之一。目前的呼吸頻率檢測(cè)方法主要有呼吸氣體流量法、胸阻抗法和壓力傳感器測(cè)量法等，由于光電容積脈搏波（Photoplethysmography，PPG）中存在與呼吸相關(guān)的信號(hào)成分，且光電容積脈搏波的檢測(cè)具有操作簡(jiǎn)便、無(wú)創(chuàng)性、性能穩(wěn)定、安全可靠、低成本等諸多優(yōu)點(diǎn)。從容積脈搏波中提取出呼吸信號(hào)對(duì)于研制臨床和家庭用的呼吸監(jiān)護(hù)設(shè)備都很有積極作用。

2、本文的主要研究工作有：
　　選用HKG-07B紅外脈搏傳感器采集指端容積脈搏波信號(hào)，模擬信號(hào)經(jīng)過硬件電路的預(yù)處理后通過A D轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，采用數(shù)字信號(hào)處理方法對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行分析處理。同時(shí)選用壓電式呼吸傳感器同步采集實(shí)際的呼吸信號(hào)作為對(duì)比。
　　研究了非平穩(wěn)信號(hào)常見的分析處理方法，通過對(duì)比幾種方法的優(yōu)缺點(diǎn)最后選出本文的分析方法—小波變換（Wavelet）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decompositio

3、n，EMD）兩種分析方法。其中小波變換選用了離散小波變換（Discrete Wavelet Transform，DWT）和連續(xù)小波變換（Continuous Wavelet Transform，CWT）兩種方式，針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法容易出現(xiàn)模態(tài)混疊的現(xiàn)象，本文還采用了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)方法—整體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）；在對(duì)光電容積脈搏波信號(hào)分析之前，首先仿

4、真了一個(gè)多分量的平穩(wěn)信號(hào)，利用上述幾種方法對(duì)此仿真信號(hào)進(jìn)行分解，分解結(jié)果表明，這四種方法都可以將多分量平穩(wěn)信號(hào)有效地按頻率分量進(jìn)行分解。然后利用這四種方法對(duì)光電容積脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析處理。
　　通過對(duì)光電容積脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析處理，成功地提取出了呼吸信號(hào)，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比和相關(guān)性分析。分析結(jié)果表明，基于整體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的提取效果最好，與原始呼吸信號(hào)存在很好的相關(guān)性。由于連續(xù)小波變換的提取波形中混入了諧波信號(hào)，導(dǎo)致連續(xù)小波