[发明专利]一种基于Goertzel算法提取脉搏信息的方法

说明书

本发明公开了一种基于Goertzel算法提取脉搏信息的方法，包括如下步骤：对人体脉搏信号进行采样，得到脉搏采样信号；对得到的脉搏采样信号进行滤波处理，得到滤波后的脉搏采样信号；基于Goertzel算法，提取滤波后的脉搏采样信号中的有效脉搏信息。本发明的方法针对信号中为数不多的频点信息进行提取分析，对多个频带通道进行实时频谱分析，加快了运算速度，极大地提高了计算效率，减少了硬件电路的复杂程度，具有快速、无创、低成本、高效率等众多优势。

技术领域

本发明涉及一种基于Goertzel算法提取脉搏有效信息的方法；属于医疗电子技术领域。

背景技术

人体的脉搏波含有非常丰富的人体生理信息，近年来逐渐成为医学研究的热点领域。传统的脉搏诊断手法以切脉为主，不仅诊断不便，具有很强主观性，而且对医生的临床经验要求也很高。近几年，随着光学技术、光谱技术以及电子信息技术的发展，无创检测脉搏波应用逐渐广泛。目前，探讨到同一脉类所主的不同疾病间在脉象上的差异及机理时，很少有研究涉及，因此，运用现代科学技术对脉搏波进行频域特征的提取分析，将会有助于对脉象的深入研究和精准的医疗判断。

研究发现，快速傅里叶分析、小波分析等处理方法在脉搏信息的提取和分析得到了初步应用，但是脉搏信号高次谐波微弱，所以包含的信息量较少，这使得分析的有效性不高。鉴于上述原因，有必要对脉搏信息的提取方法进行优化，以提高信息的有效性。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于Goertzel算法提取脉搏有效信息的方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于Goertzel算法提取脉搏信息的方法，包括如下步骤：

S1、对人体脉搏信号进行采样，得到脉搏采样信号；

S2、对得到的脉搏采样信号进行滤波处理，得到滤波后的脉搏采样信号；

S3、基于Goertzel算法，提取滤波后的脉搏采样信号中的有效脉搏信息。

优选地，前述步骤S1的具体操作为：基于预设的采样频率和样本点数对人体脉搏信号进行采样，所述预设的采样频率为50～100Hz，所述预设的样本点数为64～512。

再优选地，采用光电容积传感器对人体脉搏波信号进行一次采样。

更优选地，钱述光电容积传感器为HKG-07B红外脉搏传感器。

更优选地，钱述步骤S2的具体操作为：

S21、对脉搏采样信号进行低通滤波处理，得到低频脉搏采样信号；

S22、对所述低频脉搏采样信号进行平滑滤波处理。

进一步优选地，钱述步骤S3的具体操作为：

S31、对滤波后的脉搏采样信号进行离散傅里叶变换，得到频域脉搏采样信号；

S32、利用二阶IIR带通滤波器滤除频域脉搏采样信号中的噪声信号，得到有效脉搏信息。

更进一步优选地，钱述有效脉搏信息包括：心率、心室收缩舒张系数、血管黏度、动脉管弹性模量和外周阻力。

本发明的有益之处在于：本发明的基于Goertzel算法的脉搏信号快速提取方法，针对信号中为数不多的频点信息(例如：1Hz、2Hz、3Hz……12Hz点)进行提取分析，对多个频带通道进行实时频谱分析，加快了运算速度，极大地提高了计算效率，减少了硬件电路的复杂程度，具有快速、无创、低成本、高效率等众多优势。

附图说明

图1是本发明的一种基于Goertzel算法提取脉搏有效信息的方法的流程图；