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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明提供一种基于脉搏波信号的心理压力等级评估系统及方法，涉及生理信号分析技术领域，该系统包括：信号处理模块，用于获取目标对象的脉搏波信号，对脉搏波信号进行一阶差分、滤波和波峰识别处理，得到目标对象的心动周期序列；特征提取模块，用于提取心动周期序列的心率变异性特征；等级评估模块，用于对心率变异性特征进行特征选择，并构建特征集，将特征集输入至预设的心理压力等级评估模型中，根据该模型的输出结果评估所述目标对象的心理压力等级。通过该方式，可以更加全面地挖掘与心理压力有关的深层次有效信息，提高心理压力等级评估的准确性。

主权项：1.一种基于脉搏波信号的心理压力等级评估系统，其特征在于，包括：信号处理模块，用于获取目标对象的脉搏波信号，对所述脉搏波信号进行一阶差分、滤波和波峰识别处理，得到目标对象的心动周期序列；特征提取模块，用于提取所述心动周期序列的心率变异性特征，所述心率变异性特征包括时域特征、频域特征、非线性特征和时频域特征；等级评估模块，用于对所述心率变异性特征进行特征选择，并构建特征集，将所述特征集输入至预设的心理压力等级评估模型中，根据该模型的输出结果评估所述目标对象的心理压力等级；其中，所述心理压力等级评估模型是以机器学习方法对分类器进行训练得到的；所述信号处理模块具体用于对获取的脉搏波信号进行AD转换，对AD转换后的脉搏波信号进行一阶差分、使用四阶巴特沃斯Butterworth带通滤波器进行0.5～10Hz的带通滤波处理，得到差分序列；确定所述差分序列中各数值点的最大值，将其作为识别到的第一波峰，并以此为定点分别向前或向后滑动窗口获取满足预设阈值的数值点作为第二波峰，以构建所述目标对象的心动周期序列；提取所述心率变异性特征的过程具体包括：对预处理后的心动周期序列，计算间期均值mRR、中值medRR、标准差SDNN、标准差与均值之比HRVC、峰度St、偏度Kt、累和Area、20分位数Q20、80分位数Q80、四分位差QD，相邻间期差值的均值mSD、标准差SDSD、均方根RMSSD，相邻间期差值大于50ms的个数NN50，相邻间期差值大于50ms、25ms、20ms和10ms的个数占窦性心博个数的百分比pNN50、pNN25、pNN20、pNN10，心率均值mHR与标准差stdHR，三角指数TRI，间期直方图的三角插值TINN共22个统计特征作为心动周期序列的时域特征；对预处理后的心动周期序列进行离散傅里叶变换，计算并提取频域特征，频域特征包括频谱序列均值meanFreq、标准差stdFreq、偏度skewFreq和峰度kurtFreq，极低频功率VLF、低频功率LF、高频功率HF、总功率TF、归一化低频功率LFn、归一化高频功率HFn、低高频功率比LFHF、低高频能量比LH_Energy、低频功率占比Per_LF、高频功率占比Per_HF、极低频功率占比Per_VLF、相干比值CR、极低频范围内的频率峰值VLF_peak、低频范围内的频率峰值LF_peak、高频范围内的频率峰值HF_peak共19个特征；对预处理后的心动周期序列计算非线性特征，非线性特征包括香农熵、近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵、分布熵、庞加莱图短轴、长轴、短轴长轴、向量角度指数、向量长度指数、Porta指数和Guzik指数共13个特征；对预处理后的心动周期序列计算时频域特征，使用db4母小波对该序列进行5尺度小波变换，取每层重构信号的细节系数绝对值的均值与标准差作为10个时频域特征。

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