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一种基于多通道的睡眠体征信号采集装置及数据处理方法

申请号: CN201710713223.6
申请人: 浙江舒眠科技有限公司; 喜临门家具股份有限公司
更新日期: 2026-03-08

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于多通道的睡眠体征信号采集装置及数据处理方法
专利类型 发明授权
申请号 CN201710713223.6
申请日 2017年8月18日
公告号 CN107510443B
公开日 2024年3月22日
IPC主分类号 A61B5/0205
权利人 浙江舒眠科技有限公司; 喜临门家具股份有限公司
发明人 孙琪; 何德鲁; 高学江
地址 浙江省杭州市西湖区文一西路522号2幢1单元301室; 浙江省绍兴市二环北路1号喜临门工业园区

摘要文本

本发明涉及一种基于多通道的睡眠体征信号采集装置及数据处理方法。现有装置及数据处理方法繁琐,影响使用。本发明包括无源压力传感带、多通道信号分离处理模块、微控制器单元模块、数字电位器程控模块、无线通信单元模块及供电单元模块,系统对体动信号、心率信号和呼吸率信号进行分离处理,分三路输出由微控制器单元模块进行单独的算法处理,且可通过数字电位器程控模块进行信号放大倍数控制,以降低信号处理算法的复杂度和能耗开销,增加系统的执行效率和容错性,扩宽系统的适用范围和适用场景,从而为使用者提供较有参考价值的睡眠健康状况数据,同时亦为专业医疗领域提供睡眠数据的准确参考依据。

专利主权项内容

1.一种基于多通道的睡眠体征信号数据处理方法,包括心率信号处理方法,所述心率信号处理方法通过以下步骤实现:1)原始数据等间隔二次采样:心率信号处理通道输出的信号存储于心率信号缓存池,为了减少尖峰,利于极值提取,对缓存池数据按等间隔进行二次采样,如式(1),原始采样频率Fs为500Hz,采样信号数据为10秒并分为5000点,每10个点取1个点,得到新数据序列xsl,如式(2):xsl=xs, i=1, 2, 3, ..., 500 (1)i10*(i-1)+1xsl={xsl|i=1, 2, 3, ..., 500} (2)i其中,式(1)中xs表示原始采样信号的第一个数据,经过降采样后,新数据序列的实际采样频率为50Hz;12)去均值:根据式(3)对信号进行去均值,使心率信号数据值位于0V电压点上下两侧:xm={xm|i=1, 2, 3, ..., 500} (4)i得到新数据序列xm,如式(4),其中,式(3)中的n为序列xsl的样本个数;3)求离散数据的极大值点和极小值点:对于离散数据,极大值点即大于其前后两侧值的点,极小值点即小于前后两侧值的点,对xm序列从第一个样本点xm到最后一个样本点xm,求出所有的极大值点并形成式(5),求出极小值点并形成式(6),将xm序列中非极大值或非极小值的点归置为零值,最终得到极大值序列M1={M1|i=2, 3, ..., 500}和极小值序列M2={M2|j=2, 3, ..., 500}:1500ij其中,i, j=2, 3, ..., 500, xm=0, xm=0,xm为xm序列中第一个点前的一个虚拟点,xm为xm序列中最后一个点后的一个虚拟点;050105014)筛选极值点:对M1和M2序列进一步筛选,选出在小范围内有高于相邻峰值的尖峰值,比较所有极值点及其前后的极值点,对除了绝对值最大的极值点外的所有极值点归置为零值,得到极大值序列MO1={MO1|i=2, 3, ..., 500}和极小值序列MO2={MO2|j=2, 3, ..., 500}:ij其中,and是指其两侧条件同时满足,x为序列M1中第x个非零极大值点的位置,其值小于非零极大值点的个数,y为序列M2中第y个非零极小值点的位置,其值小于非零极小值点的个数;ij5)选择优势序列:所述尖峰值均分布在信号0V电压点的上侧或下侧,通过分别求得极大值序列MO1、极小值序列MO2的峰值的均值的绝对值来判断心率尖峰值所在的位置:其中,MO'j为极大值或极小值序列MOj(j=1, 2)中的非零值,m为非零值的个数,比较极大值峰值的均值的绝对值与极小值峰值的均值的绝对值/>间大小,选择绝对值较大的序列形成峰值序列M,作为后续分析数据对象;若峰值序列M中非零值个数m小于5,则丢弃序列不作处理,判定该5000点数据为无效数据,结束流程,否则进入步骤6);6)差值序列:求取峰值序列M的差值序列diff_M,每个差值为前后峰值的间隔点数,如式(11):diff_M=location(M)-location(M), i=1, 2, ..., L (11)ii+1idiff_M={diff_M|i=1, 2, ..., L-1} (12)i其中,location(M)为峰值序列M中第i个峰值点在序列中的位置,L为峰值点的总个数;i7)去异常值:心率值的预设范围为30~150次/分,对于50Hz采样频率的信号,心率间隔与峰值间隔对应,其间隔点数为其中T=60s(秒),Fs=50Hz,BPM为正常心率(次/分),代入正常心率的范围值,计算得到N的范围为20~100,则差值序列diff_M根据该范围筛选差值序列,排除异常值;0stdspace当diff_M的值在20~100之间时,则表示峰值序列M的数据正常,该部分不做处理;i当diff_M的值在正常范围外时,则表示峰值序列M中第i个峰值点到第i+1个峰值点之间有一个异常值,若小于20,则删去第i个峰值点和第i+1个峰值点两者中极大值较小的数据点,若大于100,则在第i个峰值点和第i+1个峰值点之间的中点位置增加一个数据点,数据点的值为两个峰值点的均值;i重新根据步骤6)的方法计算获得新的差值序列diff_M',并跳转至步骤8);8)求标准差:对diff_M'求标准差σ,通过标准差值差异获得数据可信度R,diff_M'其中,n为差值序列diff_M'的样本个数,为差值序列diff_M'的样本值,当σ≤5时,可信度R置值为3,当5<σ≤11时,可信度置值为2,当σ>11时,可信度置值为1,数据可信程度与R值呈正比,跳转至步骤9);diff_M’diff_M’diff_M'9)差值序列diff_M'排序:进一步排除异常值,取中位数为心率间隔J,如果序列数据不足,则取最后一个值为心率间隔J,跳转至步骤10);10)求心率值:根据式15获得心率值BPM:其中,T为60s,Fs为采样频率,为50Hz;0对5000点数据的心率值进行连续采样处理,完成后跳转至步骤1)循环。 () (来 自 马 克 数 据 网)