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人体系统辨识的时频域脉象谱图描述

更新时间:2020-06-23 08:32点击:

    摘要:Matlab提供的时频分析函数在应用于时频域分析方面有局限性,主要表现在时域分辨率不够。为了实现在一个脉动周期中的能量分布随波形形态变化的研究,需要开发新的谱图描述形式。基于FFT算法,本研究开发了一种高分辨率的脉象谱图描述。
 
    关键词:脉象谱图;频谱分析;脉搏波
 
  1 引言
 
  脉搏信号作为血液循环系统在心源激励的下血管壁上的响应,携带整个系统的动力学信息,可作为提取系统特征的窗口。对于脉搏信号信息提取技术的研究,不仅可以作为脉诊客观化的技术基础,而且使我们得以将现代科技成果与神秘古老中医理论结合去探索人类自身的奥秘。本文以心脏搏动激励下的人体血液循环系统为研究对象,采用现代测试技术理论,从能量传递的角度,对人体复杂耦合系统的激励、响应及动力学特性进行了理论分析,然后选用腕带式集成化脉搏传感器实现脉搏信号的采集。利用小波变换的低熵性和多尺度多分辨率特性,将脉搏信号进行多尺度分解,对信号和噪声的小波变换进行阈值滤波处理。提出了一种新型时频方法,即将时域分析与频域分析结合,建立人体系统辨识的时频域脉象谱图描述途径。
 
  2 脉搏信号的采集
 
  根据人体的脉搏信号的特点,以及 PVDF 膜具有很高的强度和柔性以及其厚度方向伸缩振动的谐振频率很高的优点,本研究选取了腕带式集成化脉搏传感器,并设计了相应的传感器调理电路及信号采集系统,由脉搏传感器、动态应变仪、东方所 DASP 采集系统以及计算机组成,利用该系统成功获取了不同采样频率的脉搏信号,为后续的信息提取方法研究奠定了基础。根据中医理论,寸口是全身经脉之气汇合处,能够反映全身的经络脏腑的气血盛衰和功能情况,并携带了丰富的人体生理病理信息。因此,在脉搏信号采集时,采集对象为该校大三学生及部分中老年教师,我们选择受试者的左手寸口处作为取脉部位,然后将脉搏传感器传感面白色贴在脉搏最强处,并使用腕带固定,以尽量避免采集过程中由于传感器的移动和施压压力的变化所引起的脉搏波形的变动,影响所获取数据的准确性。
 
  3 参数的设置
 
  3.1 采样频率 fs、谱图间隔 dt 等参数的设定。
 
  需设置的参数有采样频率fs、谱图间隔dt、FFT分析点数N、时间段分析长度Tf、指定最高频率fz.
 
  (1)fs的设置:采样频率我们设置的非常高,fs=102400hz,目的是为了研究脉搏信号的高频信息所反映的人体健康状况,采样长度为24s;(2)谱图间隔dt的设置:出于分辨脉搏波各个时段信息的需要,应有足够的时间分辨率,由于心率一般在78次/min左右,即一个脉搏波的平均波长约为1s,设在1s的范围内绘制1024条谱线,则时域分辨率dt=1/1024;(3)FFT分析点数N的设置:我们以4096为基数,分析点数N设置为4096*n,则对应数据以时间计算的长度Tf=N/fs=4096*n/fs;这时的频率分辨率为df=fs/N ,考虑到时间分辨率和频率分辨率的兼顾,经过多次试验研究,最后确定将分析点数N设置为4096,即n=1,则Tf=0.04s,df=25hz.
 
  3.2 起止时间、谱线条数及指定频率的设定
 
  起止时间的设定:因为采样时间长度s=24s,如果我们设置傅里叶分析的起始时间为tq=0,则终值时间tz=s-Tf=23.96s,则根据谱线条数ptN=floor((tz-tq)/dt)+1,可以计算出ptN为24536个,又因为分析点数为N,所以一次谱阵需得到4096*24536个数据,这对Matlab来说无疑是一次计算量非常大的需求,并且通过我们实践,每计算一次谱阵需长达40分钟的时间度,在很大程度上降低了工作效率。所以,我们设法提高工作效率,改善计算量大的现况,于是我们编制了while循环程序,在程序中,引入了一个时间段变量ds,即将24秒分段进行计算。另外,还引入了指定频率变量fz,它所对应的行数为m=fz/df+1,它因为在脉搏信号短时傅里叶分析的过程中,没有必要将频率fs/2全部显示,只需根据每个人的频率要求而改变指定fz就可以了,这大大减少了Matlab计算的工作量,缩短了短时傅里叶的计算时间。
 
  3.3 谱图数据计算
 
  分析参数均设置完成后,后续工作为谱阵数据的计算,具体实现过程如下:从tq开始,每次从时域数据中取N个数据(时域长度Tf=0.04s),然后根据分析点数N和m进行快速傅里叶变换,由于谱线间隔为dt(1/1024)下一次计算fft时取值起始点后移nt(100)点,从而实现对每个谱线进行循环FFT计算。
 
  由于函数FFT返回值的数据结构具有对称性,要得到真实的振幅值的大小,我们将得到的变换后结果乘以2除以N,直至tz结束,完成一个时间段ds的循环,最后得到ptN列经过频谱分析之后的谱图数据,将它们存放在一个变量中,共ptN*m个数据。
 
  4 脉象谱图绘制
 
  通过以上三个步骤我们得到了0~24s的谱图数据,据此利用时域原始波形与其时频域联合函数在时域的关联性,构造反映人体生理信息的脉象谱图描述,为利用脉搏信号了解人体生理状态提供有效的工具。
 
  首先绘制时-频谱阵,频率轴的设置如下:f=0:df:fz;时间轴的设置如下:t=0:1/fs:24;三维谱阵的三个坐标轴都已设置,然后用image()绘制三维谱阵,并添加toolbar工具。
 
  然后将谱阵与原始脉搏波信息综合,得到脉象谱图。为方便对谱阵和时域信号进行对比观察,我们使用不同的颜色将两个图形绘制到同一个图形中,其中时间轴和第四个步骤中的时间轴相对应,数据轴即时域数据,至此得到全部采样长度的脉象谱图。利用matlab绘图工具,可根据分析需要对脉搏波逐个放大、分析。
 
  5 人体脉象谱图研究
 
  本文以不同体质采集对象的脉搏信号为研究对象,进行了谱图研究,结果见图 1 所示,横坐标为时间轴,纵坐标为频率轴。考虑到采集开始和结束时情绪对脉搏信号的影响,本研究取中间时间段的谱图进行分析。结果表明,脉象谱图直观揭示一个脉动周期内的系统能量变动,对应血管动力学理论中脉搏波上各特征点,脉象谱图上均出现明显的与之对应的能量峰;对于个体,其各个脉动周期的脉象谱图之间具有较好的一致性;对于不同体质的个体,其脉象谱图具有明显的差异性;同类人群,其脉象谱图之间具有较高的相似性;所以脉象谱图可作为个体体质和生理状态的标识。
 参考文献
 
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  [2] 葛哲学,陈仲生。matlab 时频分析技术及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2006
 
  [3] 王红萍。非平稳信号时频分析方法性能研究[D].南京航空航天大学,2008
 
  [4] 杨凤霞。基于脉搏信号的亚健康状态识别方法的研究[D].兰州:兰州理工大学,2006
 
  [5] 王济,胡晓。MATLAB 在振动信号处理中的应用[M].北京:中国水利水电出版社,2006

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