一種適用於可穿戴式心率監測設備的運動和噪聲幹擾消除方法

2023-06-10 15:23:51

一種適用於可穿戴式心率監測設備的運動和噪聲幹擾消除方法
【專利摘要】本發明公開了一種去除運動噪聲幹擾的方法，適用於基於光電容積脈搏波描記法的可穿戴式心率監測設備，能有效的消除運動噪聲幹擾，提高心率值的監測精度。方法融合了歸一化最小均方差(NLMS)自適應濾波器和Mallat算法，選用由三軸加速度計及陀螺儀組成的六軸加速度信號作為自適應濾波器的運動參考信號，消除運動部分噪聲幹擾。該發明充分考慮到了算法的複雜度及計算量，利用運動噪聲頻率與心率噪聲同頻，其他噪聲與心率噪聲頻率無重疊的特徵，結合兩種高效且複雜度低的算法，使不同噪聲逐步濾除，達到實時計算心率的目的。方法的低複雜度保證了方法在可穿戴心率監測設備的可實施性。
【專利說明】一種適用於可穿戴式心率監測設備的運動和噪聲幹擾消除方法

【技術領域】
[0001]本發明涉及信號處理領域，是一種去除運動和噪聲幹擾的方法，融合了歸一化最小均分差(NLMS)自適應濾波器和Mallat算法，適用於基於光電容積脈搏波描記法的可穿戴式心率監測設備，能有效的消除運動和噪聲幹擾，提高心率監測值的精度。

【背景技術】
[0002]心率是指人體心臟每分鐘搏動的次數。在人體參數檢測中，心率是一個非常重要的生理指標，為醫學診斷提供參考。同時，心率也可作為人體運動生理負荷的客觀評定指標，已經廣泛地用於健身運動、競技體育訓練的各個方面。目前，心率監測儀仍然存在很多限制，指夾式心率監測需要被測者在測量保持靜止，ECG電極心率監測需要將電極片貼於皮膚固定位置監測心率，難以滿足未來電子健康監測、可穿戴設備等的要求，因此隨時隨地提取人的心率數據就顯得尤為重要。
[0003]光電容積脈搏波描記法(Photoplethysmography，PPG)是藉助光電手段在活體組織中檢測血液容積變化的一種無創檢測方法。當一定波長的光束照射到皮膚表面時，光束將通過透射或反射的方式傳送到光電接收器。在此過程中，由於受到皮膚肌肉和血液的吸收衰減作用，檢測器檢測到的光強度將減弱，其中皮膚、肌肉、組織等對光的吸收在整個血液循環中是保持恆定不變的，而皮膚內的血液容積在心臟作用下呈搏動性變化。當心臟收縮時，外圍血管血容量最多，光吸收量也最大，檢測到的光強度最小；而在心臟舒張時，外圍血管血容量最少，檢測到的光強度最大，使光電接收器檢測到的光強度隨之呈脈動式變化。將此光強度變化的信號轉換成電信號，便可以獲得容積脈搏血流的變化。心率可以通過對電信號的節律、周期、振幅分析計算獲得。PPG傳感器通常比較小，適合嵌入到可穿戴設備中。因此，可穿戴心率實時監測可以通過採集、分析、處理PPG信號實現。
[0004]然而，通過處理PPG信號計算心率仍存在很多挑戰。由於PPG信號是從皮膚表面提取的生物信號，它的信號強度弱、易受幹擾，工頻噪聲、環境噪聲、運動噪聲等都會對採集的信號質量造成很大影響，並難以濾除。運動噪聲幹擾是由運動中組織幹擾、靜脈血容量以及光程變化導致的，由於運動噪聲的主要頻率在很多情況下會與心率的頻率發生重疊，在多種噪聲中，最難以消除。
[0005]目前，伴隨著可穿戴設備的興起，針對運動和噪聲去除的研究開始增加。算法可以分為分為兩類，離線算法及自適應濾波算法。離線算法中，獨立成分分析方法(ICA)，小波變換算法，經典模式分解方法(EMD)等都被廣泛使用，擁有去噪效果好，計算精度高的優勢，但是這類算法的複雜度很高，需要對大量的離線原始數據尋找規律進行處理，使計算量增大，不適用於可穿戴設備實時監測計算心率。自適應濾波器可以在沒有先驗統計規律的前提下，根據參考信號實時調整濾波器參數，動態去除噪聲。Ram M R等人提出的基於離線參考信號的Adaptive Step-size Least Mean Squares (AS-LMS)自適應濾波器算法雖然可以可實現實時去噪，但選用的離線參考信號數據量仍然很大，對可穿戴設備的計算能力要求較高，難以實現。Han H等人提出的NLMS自適應濾波去噪方案利用三軸加速度計採集的信號作為濾波器參考信號，根據運動加速度與運動噪聲幹擾的強相關性消除噪聲幹擾，在該方案中，設備從手指採集信號，體積較大，不便於佩戴。


【發明內容】

[0006]本發明的目的是針對現有技術的不足，提出一種去除運動噪聲幹擾的方法，實現基於可穿戴設備的實時心率監測及計算。該方法從頻域的角度出發，結合了歸一化最小均方誤差(NLMS)自適應濾波器和Mallat算法，分別消除與心率頻率重疊的運動幹擾和與心率不同頻率的其他噪聲幹擾。本算法的特徵在於，NLMS自適應濾波器採用三軸加速度計及陀螺儀組成的六軸加速度信號作為自適應濾波器的運動參考信號，提高運動噪聲去除的精度，同時，兩種算法的融合降低了機制的複雜度，減小了運算量，更適用於可穿戴設備。
[0007]1、融合了六軸加速度計的PPG心率監測設備
[0008]本發明中，為了提供一個適合去除幹擾方法運行的實驗環境，我們設計並提供了一個融合了三軸加速度計和陀螺儀的無線可穿戴腕部PPG心率監測設備。設備由四個模塊組成，數據採集模塊、信號處理模塊、顯示模塊和通信模塊。數據採集模塊主要完成信號採集，包括腕部六軸加速度信號及原始心率信號。信號處理模塊通過微處理晶片控制，採用發明提出的運動噪聲幹擾去除方法，實現對採集信號的實時去噪，並計算心率值。顯示模塊可以以設定的更新速度刷新實時心率值，並畫出心率信號波形。通信模塊可以通過藍牙晶片實現數據的傳送。
[0009]2、運動噪聲幹擾去除方法
[0010]通過PPG心率監測設備採集的信號有效成分常被運動噪聲等幹擾覆蓋，難以濾除並獲得純淨的PPG信號。經過閱讀相關文獻，總結了多種信號頻率範圍。在步行、跑步及其他運動情況下，手部運動頻率範圍集中在0-4HZ。在靜止情況下，心率頻率範圍為1-2HZ，呼吸頻率範圍在0.2-0.3HZ，在運動情況下，心率頻率範圍為2-3HZ，呼吸頻率範圍在0.33-0.5HZ。由此可見，手部運動頻率與心率頻率範圍發生重疊，而如呼吸所導致的其他噪聲頻率範圍與心率頻率不同，一個帶通濾波器或自適應濾波器不能同時消除與心率噪聲同頻及不同頻的噪聲，提取純淨的PPG信號。
[0011]因此，本發明將NLMS自適應濾波算法及Mallat算法結合，分別消除與心率頻率重疊的運動幹擾和與心率不同頻率的噪聲幹擾。自適應濾波器可在無先驗統計規律的情況下，根據參考信號與欲濾除信號的相關性，最大近似計算欲濾除信號，獲得最佳濾波後信號。NLMS自適應濾波器是以去噪前後信號差值為最小均方差為原則，進行近似計算，具有階數低、收斂速度快的優勢。Mallat算法即為二階離散小波變換，具有多分辨多層分解的特徵，可視為多階低通高通濾波器融合，在不同頻率尺度上，對信號進行分解重構，保留特定頻段內的信號。
[0012]本發明提出的運動噪聲幹擾去除機制具體去除運動噪聲幹擾流程如下:
[0013]A.由可穿戴設備的六軸加速度計及PPG傳感器採集運動加速度信號及包括多部分幹擾的心率信號。
[0014]B.以六軸加速度信號為參考信號，通過NLMS自適應濾波器對心率信號進行處理，以處理前後信號差值滿足最小均方差為原則，動態歸一化調整濾波器參數，濾除與運動相關的噪聲幹擾，保留了夾雜其他噪聲的心率信號。
[0015]C.通過Mallat算法，對NLMS濾除噪聲後的信號進一步處理。以db9為小波基進行四層分解重構，通過與原始信號的相關性檢測，選擇最優近似心率信號。
[0016]D.記錄標記信號峰值，利用逐差法，計算每秒心率波峰值個數獲得心率值。
[0017]在本發明中，限定有效的原始信號由手腕部採集，包括兩部分，六軸加速度計採集的記錄運動狀態的加速度信號，PPG傳感器採集的包含多種噪聲的心率信號。與現有技術相比，選用了精度更高的六軸加速度信號作為自適應濾波器的參考信號，提高運動噪聲去除精度。兩種低複雜度算法的融合來分別濾除與心率頻率範圍重疊和不重疊兩部分，減小了計算量，更適合在可穿戴設備中實現，在該方法中，信號採集設定為手腕，更適合可穿戴式心率監測。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]附圖用來提供對本發明的進一步理解，並且構成說明書的一部分，與本發明的實施例一起用於解釋本發明，並不構成對本發明的限制。在附圖中:
[0019]圖1為融合了六軸加速度計的PPG心率監測設備框架圖，介紹了設備的四個模塊及模塊組成。
[0020]圖2為六軸加速度計六軸方向示意圖。
[0021]圖3為去除運動噪聲幹擾方法的工作原理圖，包括了信號處理流程及處理機制。
[0022]圖4為Mallat算法的分層處理結構圖。

【具體實施方式】
[0023]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
[0024]本實例中基於PPG信號的可穿戴心率監測設備的結構如圖1所示。由數據採集模塊、信號處理模塊、顯示模塊及通信模塊組成。多個模塊間的協同及運算處理由同一微型處理器控制。
[0025]數據採集模塊由一個近紅外光發光管，一個光接收管，一個三軸加速度傳感器及一個陀螺儀組成。發光的強度和時長頻率由微型處理器控制。可以將三軸加速度傳感器和陀螺儀看作一個六軸加速度計，六軸方向如圖2所示。經過角度校正算法的處理,重力加速度噪聲的重力幹擾被消除，六軸加速度可能更精準的記錄運動情況，適應範圍更廣泛。
[0026]信息處理模塊包括低通放大濾波器、A/D轉換器及運動噪聲幹擾去除核心方法。由於通過採集模塊獲得信號微弱並混合著多種噪聲，因此在A/D轉換前，加入了一個低通放大濾波器，提高信號質量及強度。顯示模塊為一塊LED屏幕，可以實時顯示心率值並繪製心率波形圖。通信模塊可將數據通過藍牙模塊傳送到一臺計算機上，用於離線的處理與監測。
[0027]在心率監測時，將心率監測設備貼近佩戴在腕部，進行常規日常運動。基於圖3所示的運動噪聲幹擾消除方法工作原理，具體步驟如下:
[0028]A.由PPG傳感器採集原始信號，包括PPG信號S(n)、運動噪聲幹擾M(n)及其他噪聲幹擾N(n)，由三軸加速度信號採集的加速度信號及陀螺儀採集的角度信號經角度校正算法計算，獲得六軸加速度信號X (η)。
[0029]B.X(η)作為NLMS自適應濾波器的參考信號，通過自適應濾波器的處理，計算獲得最大程度近似運動幹擾信號Μ』(η)。信號通過自適應濾波器去除運動幹擾前後差值為e(n)。算法根據歸一化最小均方差原則進行運算，e (η)均方值最小即為去噪效果最佳。信號向量X (η)的能量，參數μ η及Y歸一化計算獲得的步長，差值e (η)通過下面所示公式，動態改變第η次濾波時的NLMS自適應濾波器係數W(η)。
[0030]e (n) =S (η) +M (η) -Μ』 (η) +N (η)

【權利要求】
1.一種適用於可穿戴式心率檢測設備的運動噪聲幹擾消除方法，其在採集信號、去除運動噪聲幹擾和計算心率值過程中的特徵包括: A.由光電容積脈搏波(PPG)傳感器及運動傳感器在手腕處採集心率監測過程中的原始信號； B.將原始的PPG信號及運動參考信號通過歸一化最小均方差(NLMS)自適應濾波器，消除運動幹擾； C.利用Mallat算法消除其他噪聲幹擾； D.尋找並記錄信號的峰值點，利用逐差法計算每分鐘心跳次數，記為心率值。
2.如權利要求1所述方法，NLMS自適應濾波器的特徵在於，選用由三軸加速度計及陀螺儀組成的六軸加速度信號作為運動參考信號，可以同時準確記錄運動的三軸腕部加速度及三軸腕部運動角度，根據歸一化最小均方差原則，不斷更新濾波係數，消除與運動相關的噪聲幹擾，濾波係數動態修改公式如下: W (n+ I)= W(n>f——c(n)X(n
γ + Χ' (n)X(n)， 其中W(n)為第n次濾波係數，X(η)為PPG原始信號，參數及μ η及Y歸一化計算步長，e(n)為第η次以六軸加速度信號為運動參考信號的NLMS自適應濾波前後的信號差量。
3.如權利要求1所述方法，Mallat算法的特徵在於，選用了經過NLMS自適應濾波器處理後的信號作為處理信號，通過db9小波基進行四層分解重構，消除剩餘噪聲幹擾，以四層低頻信號為近似心率信號。
【文檔編號】A61B5/024GK104161505SQ201410397295
【公開日】2014年11月26日 申請日期:2014年8月13日 優先權日:2014年8月13日
【發明者】孫詠梅, 張泓, 盧奕杉, 蘭軍健, 紀越峰 申請人:北京郵電大學