2 2 2 2 2 总第 176期 　2010年第 4期 文章编号 : 1006 2475 (2010) 04 0015 03 计 算 机 与 现 代 化 J ISUANJ I YU X IANDA IHUA 脉搏波信号时域特征提取与算法的研究 唐铭一 ,李 　凯 ,马小铁 (北京服装学院信息工程学院自动化教研室 ,北京 100029) 摘要 :研究脉搏波信号时域特征以及提取算法 ,针对脉搏波信号中若干有明确生理意义的特征点 (如主波 、潮波 、重搏波 等 ) ,提出采用极值法从脉搏信号中提取上述特征点 ,并根据特征点来计算脉搏周期 。仿真实验证明 ,采用极值法与传统 的脉搏信号提取法相比 ,极值法的脉搏特征提取更简明 、准确 。 关键词 :脉搏波信号 ; 时域特征提取 ; 极值法 中图分类号 : TN911. 72　　　文献标识码 : A　　　do i: 10. 3969 / j. issn. 1006 2475. 2010. 04. 004 Research on Pulse W ave S igna l and T im e doma in Fea ture Extraction A lgor ithm TANG M ing yi, L I Kai, MA Xiao tie (Automation Staffs, School of Information Engineering, Beijing Institute of Fashion Technology, Beijing 100029, China) Abstract: The paper researches the pulse wave signal feature, as well as time domain extraction algorithm s. For the pulse wave signal has a clear physical significance of a number of feature points ( such as wave, the extreme value method is used to extract the signal from the pulse feature points and feature points are calculated in accordance with the pulse cycle. The simulation results p rove that by using of extreme value method with the traditional extraction method compared to the pulse signal, Key words: pulse wave signal; the pulse of external feature extraction method is more concise and accurate. domain feature extraction; extreme value method tidal waves, heavy pump wave, etc. ) , time 0　引 　言 按照中医理论 [ 1 ] ,随着心脏节律性地收缩和舒 张 ,动脉管壁相应地出现扩张和回缩 ,在表浅动脉上 可触到搏动 ,简称为脉搏 。脉搏是心脏和血管状态等 的重要信息的外在反映 ,人体任何一个系统的状态变 化都会影响到脉搏系统 ,即这些变化将以某种方式显 现在脉搏中 ,医生可根据触觉与压觉来了解人体脉搏 的频率 、节律 、深浅 、强弱等 ,从而知道人体的某些生 理系统的功能好坏 。脉搏测量可在身体体表的多处 进行 ,如手腕 、足腕 、左胸等 ,根据脉搏压力的不同 ,所 采集的脉搏信号会呈现出一定的波形 (脉象 ) ,这就 是脉搏波 。为了对在手腕上采集的脉搏信号进行研 究 ,就要知道采集到的手腕脉搏信号呈现出的波形 , 标准的脉搏波形如图 1 所示 ,其中 A 和 G点是主动 脉开放点 ,可看作脉搏波的起点和终点 , A 点到 G点 图 1　标准脉搏信号 的时间是个脉搏周期 ,主波 BB ′,潮波 DD ′,重搏波 FF′, AB 段为脉搏的升支 , BG段为脉搏的降支 ,它们 都与心血管的生理信息密切相关 。脉搏波包含着丰 富的生理信息 ,特别是在脉搏波中一些生理意义明确 的特征点 (主波 、潮波 、重搏波等 ) ,准确地提取这些 特征 ,可以提供许多有诊断价值的信息 ,有着重要的 医学价值 [ 2 ] 。 18 08 收稿日期 : 2009 作者简介 :唐铭一 (1983 男 ,北京人 ,副教授 ,硕士生导师 ,研究方向 :计算机应用 ;马小铁 ( 1968 式计算机 。 ) ,男 ,湖南衡阳人 ,北京服装学院信息工程学院硕士研究生 ,研究方向 :计算机应用 ;李凯 ( 1954 ) , ) ,男 ,北京人 ,副教授 ,硕士生导师 ,研究方向 : 嵌入 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

16　　　 计 　算 　机 　与 　现 　代 　化 2010年第 4期 1　传统的脉搏波特征提取方法 为了准确完好地提取脉搏波信号的一些时域特 征 ,经过多年的努力和探讨 ,人们总结出了一些提取 方法 ,其中比较经典的方法是阈值法和自适应的算术 平均法 。 1. 1 阈值法 [ 3 ] 阈值法的基本思想是对于脉搏波信号 ,假设其为 x ( n) , x ( n)中高于设定阈值的点记为阈值 ,低于设定 阈值的点记为 0,结果为 y ( n) ,这样就形成了脉搏波 的脉冲检测 ,对 y ( n)用差分法 ,分出脉搏波信号的升 支和降支 ,再从相邻的升支中找最大值和最小值 ,从 而确定主波峰和始射点 。从其仿真实验来看 ,阈值法 的结果误差较大 ,其原因在于有些高血压患者的潮波 波峰可能超过主波波峰 ,特别是在有干扰的脉搏波信 号上 ,达不到预期目的 。 1. 2 自适应的算术平均算法 [ 4 ] 自适应的算术平均算法的思想是对于脉搏信号 x ( n)连续取 N 个采样值进行算术平均 ,求得的平均 值作为该 N点的值代表 ,在此基础上 ,用差分法分出 脉搏波的升支与降支 ,然后再找出相邻升支的最大值 和最小值 ,从而确定主波峰与始射点 。仿真结果表明 脉搏信号经过算术平均以后平滑度有所提高 ,误差相 对阈值法有明显改善 ,但 N 的值不好确定 , N 取太 大 ,信号的平滑度较好 ,但灵敏度降低 ; N 取太小 ,灵 敏度提高了 ,但平滑度下降 ,误差就增大 。要想得到 比较理想的 N 值 ,需要对所采集的信号进行大量的 实验和对比 ,有效性不明显 。 2　极值法提取脉搏时域信号 2. 1 极值法的基本思想 针对传统的脉搏波特征提取算法的优缺点 ,分析 要提取的脉搏波的特征信息点 (如主波、潮波、重搏 波 ) ,可知这些特征点都是脉搏波中的极大值点 [ 5 ] 。极 值法的基本思想是把脉搏波信号的极大值点一次性提 取出来 ,再在极大值点中分离出脉搏波的时域特征点。 2. 2 算法流程 具体算法流程为 : 步骤 1 对于采样的脉搏信号假设为 x ( n) ,找出 其所有的极大值点 ; 步骤 2 对极大值点进行去噪 ,消除噪声点 ,在极 大值点中找出理论上的最大值 ,即主波峰 ; 步骤 3 根据主波峰的位置计算周期 ; 步骤 4 去掉所有的最大值点 (主波 ) ,再找出剩 余极大值点中的最大值和次大值 ,即潮波和重搏波 。 (1)脉搏极大值提取流程 。 脉搏极大值点的提取流程如图 2所示 。 设脉搏信号为一数组 x( i) , i为数组下标 ,从 1到 n, n为 x ( i)的长度 。 图 2　脉搏极大值点的提取流程 (2)计算脉搏周期流程 (如图 3所示 ,其中 count为计数 器 ) 。 脉搏信号的噪声产生原因较多 ,采集脉搏数据时手臂抖 动 ,引起一些数据测量不准确或者采集信号的传感器自身问 题都可能产生噪声 。本文主要讨论在采集数据时手臂抖动所 产生的噪声 。假设脉搏传感器的采集频率为 f Hz,采集时间 为 m s,根据医学常识可知人的脉搏跳动在 30～200次 /分钟 , 也就是说 m s内存在 3～20个脉搏跳动 (周期 ) ,每次脉搏跳 动必有一个峰值 ,所以最多的脉搏峰值数应为 200 m /60 = K,找到 K个脉搏峰值后可结束脉搏主波峰的寻找 。定义最 小间距 D为脉搏主波峰之间相隔的最小采样点个数 ,也即相 邻脉搏周期最小采样点个数 。最小高距差 H为脉搏峰值高度 之间最小差距 。由定义知最小间距差 D 为 m f / K,最小高 距差 H假设为 0. 2。由抖动引起的信号采集可能引入信号噪 声 ,使局部信号发生变形失真 ,从而引起错误的特征提取 。为 了避免此类情况 ,要对所采信号进行噪声去除 ,去噪的目的是 为去除一个周期内多个相同特征的提取情况 (如一个周期内 出现 3个主波峰 ) ,或者一些根本不是特征点的点被提取了出 来 ,去噪原理为相邻脉搏主波峰的间距要大于最小间距差 D (条件 1)或者相邻波峰高度之差要小于最小高距差 H (条件 2) ,如果某个点既不满足条件 1也不满足条件 2,即可判定是 噪声 ,去掉噪声点就可准确地提取所需的脉搏特征信号 。具 体的最多脉搏波峰值个数 K、最小间距差 D 和最小高距差 H 应以实际的脉搏传感器采样频率和采样时间而定 。 程序结束条件为脉搏极值点数组 x( i)全部遍历完成或者 找到 K个脉搏波峰值 ,脉搏周期计算方式为相邻脉搏波峰之 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

2 2 　2010年第 4期 间采点数的平均值乘以采样时间 。 唐铭一等 :脉搏波信号时域特征提取与算法的研究 17　　　 3. 2 实验结果 实验结果见表 1。 表 1　极大值点 点坐标 73 极值 0. 8423 点坐标 570 153 0. 3863 225 417 490 0. 3856 0. 0315 0. 8077 642 907 987 1059 极值 0. 4231 0. 4000 1. 000 0. 4231 0. 4154 　　在仿真实验中 ,取 f = 600, m = 2,最大脉搏峰值 数 K = 200 2 /60 = 7,相邻脉搏波峰最小间距差 D = 600 / K = 180, H = 0. 2,去除相邻波峰点间距 < D , 2 波峰高度 > H 的噪声点 ,可得表 2,判定噪声点坐标 为 417,值为 0. 0315。 表 2　去噪后提取的波峰 点坐标 极值 73 490 0. 8423 0. 8077 907 1. 000 　　取极值的算术平均得波峰值为 0. 8833,脉搏周 期为波峰之间间距平均乘以采样时间 ,一分钟脉跳为 73) /2f) = 87。分离出主波峰以后 ,在此基 60 / ( (907 础上将主波峰的极值点从极大值点数组中去掉 ,剩下 的极值点数组再从最大值中提取出脉搏潮波 ,可得脉 搏潮波值为 0. 4109,类似可得重搏波值为 0. 4003。 4　结果与分析 为了验证极值法是否可行 ,以及实验结果的正确 与否和误差范围 ,调出采样人体检信息单 ,结果采样 人的脉搏心跳为每分钟 85～90次 。用极值法测量得 出的脉搏心跳次数为每分钟 87次 ,在体检信息单的 脉搏跳动范围之内 ,可见用上述的极值法是有效的 , 可以正确地提取到脉搏信号中的一些特征信息点 ,对 于抖动引起的噪声能正确地区分和去除 ,用极值法提 取的脉搏波特征参数 (主波峰 、潮波 、重搏波 、脉搏周 期 )是精确的 ,因为只有能准确地提取出主波 ,才能 准确地计算脉搏周期 ,不至于造成较大误差 。因此 , 极值法在一定程度上能有效地提取脉搏波时域特征 , 该方法简明实用 ,易于理解 ,为准确抓住脉搏波时域 特征提供了依据 ,为今后脉搏波的临床研究打下了坚 实的基础 ,有一定的医学实用价值 。 参考文献 : [ 1 ] 　赵恩俭. 中医脉诊学 [M ]. 天津 :天津科学技术出版社 , 1990: 18 26. [ 2 ] 　罗志昌 ,程桂馨 ,吴峥嵘 ,等. 人体脉搏波波形参数与生 理参数间关系的理论和实验研究 [ J ]. 北京工业大学学 (下转第 22页 ) 报 , 1988, 14 (2) : 22 29. 图 3　计算脉搏周期流程 (3)潮波和重搏波的提取 。 考虑到主波提取中可能会去掉潮波 ,所以剩下的最大值 个数即潮波个数取 K1 ( < K)个 ,同样道理重搏波也取 K2 ( < K1)个 ,算法流程图和主波提取类似 ,不再详述 。实际上是脉 搏波信号中的极大值点 (除主波峰以外 )的最大值和次大值 。 3　仿真实验 3. 1 脉搏波数据采集 本文 采 用 合 肥 华 科 电 子 研 究 所 设 计 的 HK 2000C[ 6 ]集成化数字脉搏传感器 ,以个人自愿接受脉 搏测试的做法 ,进行手腕脉搏采样 ,采样时间为 10 s, 采样后分为 5组 ,每组 2 s,采样频率设为 600Hz,进行 信号采集 ,每组采样点 1251个 ,采样后经过归一化处 理 ,波形如图 4所示 。 图 4　采集脉搏波的原始数据图 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 

2 2 22　　　 4　结束语 2 2 2 2 2 2 2 2 计 　算 　机 　与 　现 　代 　化 2010年第 4期 要构建本体 ,先要分离出概念 ,建立概念之间的 关系 ,实现本体获取 。领域中的概念不仅是具有层次 关系 ,而且许多概念具有难以清晰明确地定义的特 点 。因此 ,粒计算这一新的软计算方法将有助于本体 构建任务的实现 ,为本体的处理和集成提供一条新的 求解方法 。 近似概念和近似本体是对本体的泛化 ,是语义 W eb的客观需要 。本文从粒计算的原理出发 ,以信 息表为研究对象 ,借助相容关系和相容空间 ,提出了 基于粒计算获取近似概念和生成近似本体的数据模 型与算法 ,并通过示例说明算法有效 。 笔者下一步的研究包括对本文所提出方法的进 一步完善和实验 ,研究基于粒计算近似本体生成的一 般性框架 ,研究如何对近似本体进行集成 、比较和增 量修改等 。 参考文献 : [ 1 ] 　Doherty P, Grabowski M , Lukaszewicz W , et al. Towards a framework for app roximate ontologies [ J ]. Fundamenta In formaticae, 2003, 57 (2) : 147 165. [ 2 ] 　Pavel K, Lawrence J M. Granulating semantic W eb ontolo gies[ C ] / /2006 IEEE International Conference on Granular Computing. A tlanta, USA , 2006: 431 434. [ 3 ] 　Stepaniuk J, Skowron A. Ontological framework for app roxi 727. [ 4 ] 　邓志鸿 ,唐世渭 ,张铭 ,等. Ontology研究综述 [ J ]. 北京 mation[ C ] / /RSFDGrC 2005. LNA I 3641, 2005: 718 大学学报 (自然科学版 ) , 2002, 38 (5) : 730 738. [ 5 ] 　Gomez PerezA,Manzano Macho D. A Survey ofOntologyLearn ing Methods and Techniques [ EB /OL ]. http: / /Ontoweb. org/ Members/ ruben/Deliverable%201. 5, 2005 01. 01 [ 6 ] 　Studer R, Benjam ins V R, Fensel D. Knowledge engineer ing, p rincip les and methods[ J ]. Data and Knowledge Engi neering, 1998, 25 (22) : 161 197. [ 7 ] 　Q iu Taorong, Chen Xiaoqing, etc. A granular space model for ontology learning[ C ] / / Proceedings: 2007 IEEE International Conference on Granular Computing. Silicon Valley, California, 2007: 61 65. [ 8 ] 　Stoilos G, Stamou G, Tzouvaras V, et al. Fuzzy OWL: Uncer tainty and the semantics W eb [ C ] / / Proc. of the International Workshop on OWL: Experience and D irections. 2005. [ 9 ] 　Straccia U. Towards a fuzzy descrip tion logic for the seman tic W eb [ C ] / / Proc. 2nd European Semantic W eb Confer ence ( ESWC 05). 2005: 167 181. [ 10 ] Slowinski R, Vanderpooten D. A generalized definition of rough app roximations based on sim ilarity[ J ]. IEEE Trans action on Knowledge and Data Engineering, 2000, 12 ( 2 ) : 331 336. [ 11 ] 邱桃荣 ,刘清 ,黄厚宽. 多值信息系统中基于粒计算的多 级概念获取 [ J ]. 模式识别与人工智能 , 2009, 22 ( 1 ) : 22 27. [ 12 ] 刘清. Rough集及 Rough推理 (第 3版 ) [M ]. 北京 :科学 出版社 , 2005. [ 13 ] 苗夺谦 ,王国胤 ,刘清 ,等. 粒计算“过去 、现在与展望 ” [M ]. 北京 :科学出版社 , 2007. [ 14 ] 王国胤 ,张清华 ,胡军. 粒计算研究综述 [ J ]. 智能系统学 报 , 2007, 2 (6) : 6 26. [ 15 ] Bargiela A , Pedrycz W. Granular Computing: An Introduc tion[M ]. Kluwer Academ ic Publishers, Boston, 2002. [ 16 ] 邱桃荣 ,刘清 ,黄厚宽. 关系数据库中知识发现的一种粒 计算方法 [ J ]. 自动化学报 , 2009, 35 (8) : 1071 1079. (上接第 17页 ) [ 3 ] 　徐瑞庆. 脉搏检测系统设计及其信号处理算法研究 集. 2006. [D ]. 南京 :南京信息工程大学硕士学位论文 , 2008. [ 9 ] 　孙万蓉 ,孙肖子. 人体脉搏图信号特征点的自动提取及 [ 4 ] 　杨福生 ,高上凯. 生物医学信号处理 [M ]北京 :高等教育 参数计算 [ J ]. 数据采集与处理 , 1989, 4 ( S1) : 83 84. 出版社 , 1989: 310 350. [ 5 ] 　罗志昌 ,张松 ,杨益民. 脉搏波的工程分析与临床应用 [M ]. 北京 :科学出版社 , 2008: 13 27. [ 6 ] 　合肥华科电子研究所. HK2000系列集成化传感器 [ EB / OL ]. http: / /www. hfhuake. com / xiazai. asp, 2009 04 23. [ 7 ] 　B rinton Todd J, Cotter B runo, Kailasam M ala T, et al. Devel opment and validation of a noninvasive method to determ ine arterial p ressure and vascular comp liance [ J ]. The Ameri can Journal of Cardiology, 1997, 80 (3) : 323 330. [ 8 ] 　张文娟 ,李永光 ,王鸿谟 , 等. 中国脉象图客观化研究 [ C ] / /2006国际传统医药创新与发展态势论坛论文 [ 10 ] 王滨 ,牛欣 ,文仁都 ,等. 脉诊教学模型的研究思路与方 法 [ C ] / /2006国际传统医药创新与发展态势论坛论文 集. 2006. [ 11 ] 谢家宇 ,蔡坤宝 ,王永东. 连续小波变换在中医脉象信号 处理中的应用 [ J ]. 重庆大学学报 (自然科学版 ) , 2003, 26 (1) : 66 68, 76. [ 12 ] 燕海霞 ,王忆勤 ,李福凤. 脉象信号分析方法的研究与应 用新解 [ J ]. 中医药学刊 , 2005, 23 (1) : 129 130, 190. [ 13 ] 张丽琼 ,李研 ,张孝杰. 利用小波包提取脉象信号特征的 方法 [ J ]. 北 京 生 物 医 学 工 程 , 2005, 24 ( 3 ) : 214 216, 241. © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net