基于 AMDF 的脉搏周期检测改进算法.pdf

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1、第31卷第6期计算机应用与软件V01．31No．62014年6月ComputerApplicationsandSoftwareJun．2014基于AMDF的脉搏周期检测改进算法吴艳君黄坚夏家莉(江西财经大学软件与通信工程学院江西南昌330013)摘要针对传统脉搏周期检测方法的准确率低、误差大的问题，提出一种基于平均幅度差函数AMDF(AverageMagnitudeDiffer—enceFunction)的脉搏周期检测改进算法。根据干扰谷点的分布范围提出脉搏信号的噪声阈值，并运用新提出的阈值削波函数排除噪声干扰，获得了更精确的脉搏周期

2、检测结果。实验结果表明，该算法运算复杂度低，能准确地提取脉搏周期，错判率低，稳健性好。关键词脉搏信号特征点提取周期检测平均幅度差函数自相关函数中图分类号TP391文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．06．015AMDF．BASEDPULSEPEIUoDDETECTIoNIMPRoVEDALGoRITHMWuYanjunHuangJianXiaJiali(SchoolofSoftwareandCommunicationEngineering，JiangxiUniversityofFinance

3、andEconomics，Nanchang330013，fiangxi，China)AbstractTosolvetheproblemoflowaccuracyandgreaterrorofthetraditionalpulseperioddetectionmethod，thepaperputsforwardanAMDF—based(averagemagnitudedifferencefunction)pulseperioddetectionimprovedalgorithm．Accordingtothedistributionoft

4、heintefer—eneevalleypoints，itproposesthethresholdofpulsesignal，byapplyingthenewlyproposedthresholdclippingfunctiontoexcludenoisedis—turbance，henceobtainingmoreaccuratepulseperioddetectionresult．Experimentresultsindicatethatthecomplexityofthecomputingofthealgorithmislowa

5、nditcanpreciselyextractpulseperiod，islowaterorrateandgoodatsteadiness．KeywordsPulsesignalFeaturepointextractionPerioddetectionAMDF(averagemagnitudedifferencefunction)ACF(autocorre—lationfunction)论文的主要工作包括：首先对脉搏信号进行滤波预处理，去除噪0引言声干扰的影响；其次对处理后的脉搏信号求平均幅度差，获得候选周期谷点；第三，对多组脉搏数据

6、进行实验确定干扰谷点的大脉搏波是由心脏周期性地收缩和舒张，引起动脉系统发生致分布范围，从而得出噪声阈值的一般经验值；第四，提出阈值压力和血流量的改变而产生的。人体脉搏信号实际上是一种脉削波函数法排除干扰谷点的影响；最后用极值法提取周期谷点，冲激励波(次声波)的作用过程，即它是由声源(心脏)振动(搏并计算脉搏周期。经实验证明，本算法能够有效排除噪声的影动)发出的一种周期性声激励(主要由主动脉瓣的振动形成)经响，算法简洁易懂，准确度高。人体动脉系统传输响应的结果j。文献[2]指出，脉搏信号可近似地用一线性时不变声学系统的输出来表示。因此，

7、脉搏信1脉搏信号预处理号类似于语音中的浊音段是一个准周期信号，具有一定的周期规律性。脉象信号作为一种生物医学信号，具有生物医学信号复杂、脉搏周期检测的方法很多，包括时域分析方法、频域分析方微弱、噪声强、非线性的特点。人体的脉搏频率非常低，在0．5法和时频域分析方法J。研究得较多的是时域分析法。时域～40Hz，通常约为1Hz_4j。脉搏信号干扰一方面由肢体振动、呼吸以及情绪波动而引起，它的频率范围较大；另一方面来源于分析方法主要分为两类，一类是先检测脉搏特征点然后再求脉检测仪器引入的白噪声及工频干扰，频率较固定。因此我们实搏周期，代表算

8、法有阈值法、斜率法和极值法等，该类方法的优际所采集的脉搏波信号是基本上具有确定规律，但又带有时频点是直观、生理意义明确和容易被人所接受，缺点是周期识别的随机变化的非平稳信号。准确与否取决于特征点的选取，而每种脉象每个病例