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申请/专利权人：博博科技(嘉兴)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多维特征的BCG信号心率提取方法；包括如下步骤：对X进行滤波处理，得到滤波处理后的BCG信号Xf；使用非线性差分增强方法，提取Xf的非线性差分增强特征集合Xfd；对Xf提取宽时间尺度特征集合Xfw；对Xf提取窄时间尺度特征集合Xfs；提取Xf两个频段的特征集合Xfl和Xfh；本发明具有对噪声的抗干扰能力强，最终计算的心率误差低，准确度高，实用性好的特点。

主权项：1.一种基于多维特征的BCG信号心率提取方法，其特征是，若干段按照时间先后顺序排列的长度为n的BCG信号存储在存储器中，处理器对第M段的BCG信号X进行数据处理，M≥tw+1，tw为宽时间尺度系数；包括如下步骤：步骤1，对X进行滤波处理，得到滤波处理后的BCG信号Xf：X＝{x1,x2,x3,…,xn}；Xf＝filterX＝{xf1,xf2,xf3,…,xfn}；处理器用带宽为0.5Hz-9Hz的四阶Butterworth滤波器对X进行滤波，过滤掉非心率频段的信号数据，剔除噪声，得到滤波处理后的BCG信号Xf；步骤2，使用非线性差分增强方法，提取Xf的非线性差分增强特征集合Xfd，其中Xfd＝{xfd1,xfd2,xfd3,…,xfdn}：步骤2-1，对Xf进行一阶中值差分处理,得到中值差分特征xdi：xdi1＝xfi1-1-xfi1+12，i1＝2,3,…,n-1；xd1＝xf1，xdn＝xfn，i＝1,2,3,…,n；步骤2-2，对xdi进行缩放：找到xd1,xd2,xd3,…,xdn中的最大值xdmax，利用计算xd平均；利用公式xdi＝αxdixdmax×xd平均，对xdi进行缩放，α为缩放参数，1≤α≤8；步骤2-3，利用非线性映射函数进行特征放大，得到非线性差分增强特征Xfd： Xfd＝{xfd1,xfd2,xfd3,…,xfdn}；步骤3，对Xf提取宽时间尺度特征集合Xfw： Xfw＝{xfw1,xfw2,xfw3,…,xfwn}；其中，xfwi为Xfw中的元素；步骤4，对Xf提取窄时间尺度特征集合Xfs：xfsi＝xfi-ts；Xfs＝{xfs1,xfs2,xfs3,…,xfsn}；其中，xfsi为Xfs中的元素，ts为窄时间尺度系数；步骤5，用两个四阶Butterworth低通滤波器对Xf分别进行滤波，两个四阶Butterworth低通滤波器的截止频率分别为2Hz和4Hz，提取Xf两个频段的特征集合Xfl和Xfh；其中，Xfl＝{xfl1,xfl2,xfl3,…,xfln}；Xfh＝{xfh1,xfh2,xfh3,…,xfhn}；xfli为Xfl中的元素，xfhiXfh中的元素；步骤6，计算基于多维特征的特征空间Fi所对应的自相关函数Fri：利用如下公式计算基于多维特征的特征空间Fi所对应的自相关函数Fri： 其中，Fi＝{xfdi,xfwi,xfsi,xfli,xfhi}；Fri＝{xrfdi,xrfwi,xrfsi,xrfli,xrfhi}；k＝0,1,2,…,n-1； 步骤7，查找Fri的波峰集合，利用波峰集合中的最大波峰值，确定多维特征分别对应的心率：Fri中的每个元素均包括n个数据，对每个元素的n个数据进行归一化处理，得到五个长度为n的集合Fr1,Fr2,Fr3,Fr4,Fr5：Fr1＝{Fr11,Fr12,Fr13,…,Fr1n}；Fr2＝{Fr21,Fr22,Fr23,…,Fr2n}；Fr3＝{Fr31,Fr32,Fr33,…,Fr3n}；Fr4＝{Fr41,Fr42,Fr43,…,Fr4n}；Fr5＝{Fr51,Fr52,Fr53,…,Fr5n}；利用如下公式分别确定Fr1,Fr2,Fr3,Fr4,Fr5的所有波峰点的集合P1、P2、P3、P4和P5：P1＝{i1|Fr1i1Fr1i1-1且Fr1i1Fr1i1+1}；P2＝{i1|Fr2i1Fr2i1–1且Fr2i1Fr2i1+1}；P3＝{i1|Fr3i1Fr3i1-1且Fr3i1Fr3i1+1}；P4＝{i1|Fr4i1Fr4i1-1且Fr4i1Fr4i1+1}；P5＝{i1|Fr5i1Fr5i1-1且Fr5i1Fr5i1+1}；设j为所有波峰点的集合的序号，j＝1,2,3,4,5；由于自相关函数的波峰集合Pj代表了数据的不同时域成分，则Pj中最大的波峰值Pjmax为Pj对应的特征的瞬时心率Hj,处理器计算并获得瞬时心率集合H：H＝{H1,H2,H3,H4,H5}，将H存储到存储器中；步骤8，将H放入不同的心率区间中，选择包含心率数据数量最多的一个或两个心率区间，计算被选择的所有心率区间中的全部心率数据的平均值，将平均值作为获得的最终心率。

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