目前心血管疾病已經(jīng)對(duì)人體健康造成了嚴(yán)重的威脅。長(zhǎng)時(shí)、準(zhǔn)確的心率檢測(cè)可以幫助人們隨時(shí)了解自身的身體情況,對(duì)于心血管疾病可以達(dá)到早預(yù)防早治療的目的�；诠怆娙莘e法的脈搏波檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人體健康狀態(tài)的日常監(jiān)測(cè)中,一般采用奈奎斯特采樣定理對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行采樣,采樣頻率需要高于或等于信號(hào)最高頻率的2倍,由此生成的大量數(shù)據(jù)不僅會(huì)增加系統(tǒng)的整體功耗,也會(huì)在傳輸、儲(chǔ)存和處理的過(guò)程中帶來(lái)較大負(fù)擔(dān),造成系統(tǒng)資源的較大浪費(fèi)�；诠怆娙莘e脈搏波的檢測(cè)技術(shù)極易受到運(yùn)動(dòng)偽跡的影響,嚴(yán)重影響心率檢測(cè)的準(zhǔn)確性,在劇烈的運(yùn)動(dòng)條件下,利用常規(guī)的方法無(wú)法準(zhǔn)確獲得心率值。針對(duì)長(zhǎng)時(shí)間心率監(jiān)測(cè)時(shí)存在的高功耗問(wèn)題,本文在低于奈奎斯特采樣頻率下,使用壓縮采樣脈搏信號(hào)提取心率值。為了進(jìn)一步消除壓縮采樣脈搏信號(hào)中的運(yùn)動(dòng)偽跡影響,提出了一種在壓縮域下的抗運(yùn)動(dòng)干擾心率提取方法。主要工作如下:1)本文闡述了光電容積脈搏信號(hào)的形成機(jī)理,詳述了運(yùn)動(dòng)偽跡生成原因。分析了在不同變換域脈搏信號(hào)下的稀疏性,并設(shè)計(jì)了易于硬件實(shí)現(xiàn)的0-1稀疏矩陣,在此基礎(chǔ)上,使用快稀疏貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)了脈搏信號(hào)的重構(gòu)。2)在時(shí)域上提出了一種基于匹配濾波的心率提取方法,通過(guò)建立PPG信號(hào)的時(shí)域模板,通過(guò)檢測(cè)模板與壓縮觀測(cè)信號(hào)的相關(guān)度大小,獲得了時(shí)域的瞬時(shí)心率;在頻域上基于最小二乘譜分析方法,以滑窗的思想在較快的速度下估計(jì)出了平均心率。3)提出了一種在有運(yùn)動(dòng)干擾時(shí)從壓縮采樣脈搏信號(hào)中提取心率的方法。首先使用Lomb-Scargle譜分析方法從壓縮采樣的脈搏信號(hào)和未壓縮的加速度信號(hào)中提取頻譜,然后使用最小二乘譜減法獲得兩路信號(hào)的差分譜,最后進(jìn)行譜峰追蹤,獲得壓縮采樣脈搏信號(hào)的心率估計(jì)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在25倍壓縮率下,較現(xiàn)有的方法提高了心率估計(jì)的準(zhǔn)確性。該方法減少了數(shù)據(jù)采集量,縮減了數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和傳輸所占用的系統(tǒng)資源,降低了系統(tǒng)的整體功耗,有著較強(qiáng)的抗干擾性和較好的心率估計(jì)性能。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R54;TN911.7
【部分圖文】：

圖 2.1 為典型的脈搏波波形。圖2.1 脈搏信號(hào)波形圖圖 2.1 中的特征點(diǎn)反映心血管系統(tǒng)壓力在一個(gè)心動(dòng)周期的變化。R 波為脈搏心房開始收縮后在波形上的反應(yīng)。U 點(diǎn)：整個(gè)脈搏波的最低點(diǎn)（波谷），反映舒張

著很好的稀疏表示，當(dāng)進(jìn)行 DFT 時(shí)，通常采用快速傅里葉變換(Fast FourierTransform, FFT)算法，脈搏信號(hào)在 DFT 下的系數(shù)表示見圖 2.4 所示。圖2.4 脈搏信號(hào)在離散傅里葉變換基下的稀疏表示2. 離散余弦變換基離散余弦變換(DCT)的變換公式如下

了一般的計(jì)算量，DCT 在稀疏表示方面得到了廣泛的應(yīng)用。脈搏信號(hào)在 DCT 變換下主要集中在低頻部分，且有著較好的稀疏性，相關(guān)結(jié)果如圖 2.5 所示。圖2.5 脈搏信號(hào)在離散余弦變換基下的稀疏表示2.4.3 測(cè)量矩陣的構(gòu)造由于測(cè)量矩陣不是本文的重點(diǎn)，所以只介紹隨機(jī)高斯矩陣、隨機(jī)伯努利矩陣和稀疏隨機(jī)觀測(cè)矩陣。1. 隨機(jī)高斯矩陣隨機(jī)高斯矩陣為目前壓縮感知最常用的測(cè)量矩陣之一，矩陣M NR 中的元素由獨(dú)立同分布的隨機(jī)數(shù)構(gòu)成，且每一個(gè)元素都服從均值為 0，方差為1/ M 的高斯正態(tài)分布，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為,1(0, )i jNM (2.14)任意的隨機(jī)高斯觀測(cè)矩陣都滿足 RIP 準(zhǔn)則，具有很強(qiáng)的隨機(jī)性且能夠與絕大
【參考文獻(xiàn)】

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1 胡廣書;汪夢(mèng)蝶;;生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理研究綜述[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2015年05期

2 王婧;趙治棟;張曉紅;杜加友;鄭民;;基于確定性測(cè)量矩陣的心電信號(hào)壓縮采樣算法研究[J];測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào);2015年01期

3 伍政華;王強(qiáng);劉劼;孫明健;沈毅;;基于邊膨脹圖的壓縮感知理論[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年12期

4 彭向東;張華;劉繼忠;;基于過(guò)完備字典的體域網(wǎng)壓縮感知心電重構(gòu)[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年07期

5 王強(qiáng);李佳;沈毅;;壓縮感知中確定性測(cè)量矩陣構(gòu)造算法綜述[J];電子學(xué)報(bào);2013年10期

6 張愛華;王平;丑永新;;基于動(dòng)態(tài)差分閾值的脈搏信號(hào)峰值檢測(cè)算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2014年03期

7 康如婷;趙曙光;劉浩;;一種高效的PPG壓縮感知重構(gòu)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年14期

8 張成;楊海蓉;韋穗;;托普利茲-循環(huán)塊相位掩膜矩陣壓縮成像[J];光子學(xué)報(bào);2011年09期

9 寧萬(wàn)正;王海燕;申曉紅;蔣世全;王璇;;一種自適應(yīng)觀測(cè)矩陣下的信號(hào)重構(gòu)算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年09期

10 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進(jìn)展[J];電子學(xué)報(bào);2009年05期

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1 丑永新;動(dòng)態(tài)脈搏信號(hào)檢測(cè)與脈率變異性實(shí)時(shí)分析方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2015年

2 劉本源;快速塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法的理論與應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

3 王春光;基于稀疏分解的心電信號(hào)特征波檢測(cè)及心電數(shù)據(jù)壓縮[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

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1 李敏;基于光電容積脈搏波的抗運(yùn)動(dòng)心率及血氧提取算法研究[D];北京理工大學(xué);2016年

2 王利;信號(hào)處理方法在疲勞駕駛和亞健康研究中的應(yīng)用[D];陜西師范大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2841511