生理参数检测仪的制作方法

1.本发明涉及医疗器械设备领域，具体地，涉及一种生理参数检测仪。


背景技术：

2.生理参数检测设备，用于对生命体的生理参数例如心率、呼吸率、体温、血压、血氧等进行检测。
3.以人为例，在医院，针对一些患者，需要对其进行常规的生理参数的测量，包括心率、呼吸率、体温、血压和血氧等。而采集这些不同的参数通常需要用到不同的医疗仪器，例如测量心率、呼吸率的听诊器或心电仪，测量体温的体温计或额温计、测量血压的气泵血压计，测量血氧的血氧仪。
4.这些生理参数的测量带来几个主要问题，一是测量仪器数量、种类众多，不便于管理；二是这些参数的测量，通常都需要医生与患者近距离接触操作才能完成，对于一些有传染病的患者而言，这无疑增加医生感染的风险，三是，这些生理参数的测量甚至需要不同科室的医生来分别操作完成，过程繁琐且增加了人力成本。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的是提供一种生理参数检测仪，该生理参数检测仪能够一次性地远程测量生命体的多个生理参数，无需不同的医生分别测量不同的参数，减小人力成本；也无需医生近距离接触待检测的生命体，避免因传染病带来的风险。
6.为了实现上述目的，本发明实施例提供一种生理参数检测仪，所述生理参数检测仪包括：
7.第一测量设备，用于测量该生命体的血压信号和血氧信号中的至少一者；
8.第二测量设备，用于至少测量所述生命体的心率信号、呼吸率信号和体温信号中的至少一者，并接收所述第一测量设备测量的信号，以及发送测量的所述生命体的心率信号、呼吸率信号和体温信号中的至少一者和所述第一测量设备测量的信号；
9.显示设备，用于远程接收并显示所述第二测量设备发送的信号。
10.优选地，所述第一测量设备为腕表式测量设备，用于佩戴在待测量的生命体的腕部；和/或，所述显示设备为电脑或手机。
11.优选地，所述第一测量设备包括：
12.能够测量血压信号的血压传感模块和能够测量血氧信号的血氧传感模块中的至少一者；
13.信号发送模块，用于对应发送所述血压信号和所述血氧信号中的至少一者。
14.优选地，所述血压传感模块包括：
15.光源，用于朝向生命体的皮肤组织发射光束；
16.光电接收器，用于接收生命体的皮肤组织反射的光信号，并将该光信号转换为电信号，以识别所述生命体的血压信号。
17.优选地，所述血氧传感模块包括：
18.驱动模块，用于提供驱动信号；
19.红光源，用于在所述驱动信号的驱动下，朝向所述生命体的皮肤组织发射红光；
20.红外光源，用于在所述驱动信号的驱动下，朝向所述生命体的皮肤组织发射红外光；
21.光电接收器，用于接收所述生命体的皮肤组织反射的红光和红外光，并将光信号转化为电信号以识别所述生命体的血氧信号。
22.优选地，所述第二测量设备包括：用于测量所述体温信号的第一测量模块和/或用于测量所述心率信号和/或所述呼吸率信号的第二测量模块，以及用于接收并发送所述第一测量模块和/或所述第二测量模块以及所述第一测量设备所测量的信号的主控模块。
23.优选地，所述第一测量模块为红外测温设备，所述第二测量模块为生物雷达；其中，
24.所述生物雷达包括：
25.发射电路，用于产生并向所述生命体发射连续波信号；
26.接收电路，用于接收所述生命体响应于所述连续波信号而产生的反射信号；
27.所述主控模块用于依据所述反射信号识别所述心率信号和/或所述呼吸率信号，并发送识别后的所述心率信号和/或所述呼吸率信号。
28.优选地，所述发射电路包括：
29.频综源，用于产生连续波信号；
30.耦合器，用于接收所述连续波信号并将所述连续波信号耦合成两路信号输出；
31.发射天线，用于接收所述耦合器输出的其中一路信号，并将该信号发射至所述生命体；
32.所述接收电路包括：
33.接收天线，用于接收所述生命体响应于所述连续波信号而产生的反射信号；
34.低噪声放大器，用于提高所述反射信号的信噪比和灵敏度，并输出所述反射信号；
35.混频器，用于接收所述耦合器输出的另一路信号，并以该信号作为本振信号，与所述低噪音放大器输出的反射信号混合，以获得零中频信号；
36.滤波放大器，用于滤除所述零中频信号中的高频分量，获得纯净的零中频信号，并对滤波后的零中频信号进行放大，以满足ad采样器最佳采样范围的要求；
37.a/d采样器，用于对接收的零中频信号进行模数转化，并输出给所述主控模块。
38.优选地，所述主控模块通过如下方式识别所述心率信号和/或所述呼吸率信号：
39.通过傅里叶变换将接收的数字信号从时域变换到频域；
40.滤除频域中的低频干扰信号和高频干扰信号，以获得包含呼吸率信号以及心跳信号的有用信号d；
41.采用寻极值方式从所述有用信号d中获得呼吸率信号的频率f；
42.以获得的呼吸率信号的频率f作为噪声源，将该噪声源以及所述有用信号d输入至自适应噪声抵消器，以使所述自适应噪声抵消器通过自适应滤波算法滤除所述有用信号d中的呼吸率信号，以获得所述心率信号。
43.优选地，所述自适应噪声抵消器通过如下方式滤除所述有用信号中的呼吸率信
号，以获得所述心率信号：
44.根据所述呼吸率信号的频率f构建参考信号u
′
的泰勒级数展开式：u
′
＝a
1 cos 2πft a2(cos 2πft)2 a3(cos 2πft)3
…
an(cos 2πft)n，其中，t为时间，a1为基频信号的幅值，a2为二次谐波信号的幅值，a3为三次谐波信号的幅值；an为n次谐波信号的幅值，其中n为整数，n≥3；a1、a2、a3、
……
、an的初始值为随机分配的值；
45.将所述有用信号d与所述参考信号u
′
相减，得到误差信号e；
46.通过最小二乘算法，根据所述误差信号e的平方和∑e2调试a1、a2、a3、
……
、an的取值，直至∑e2的值最小时，以∑e2最小时的误差信号e作为所述心率信号。
47.本发明实施例提供的技术方案具有如下有益效果：
48.本发明实施例提供的生理参数检测仪具有两个测量设备；其中，第一测量设备用于测量血压信号和/或血氧信号，第二测量设备用于至少测量心率信号和/或呼吸率信号和/或体温信号；并且，第一测量设备测量的信号发送给第二测量设备，由第二测量设备将两个测量设备测量的信号统一发送给远程显示设备，由此可以一次获得生命体的多个生理参数，无需不同的医生分别测量不同的参数，减小人力成本；
49.另外，由于显示设备远程安装，因此医生可以远距离获得生命体的各项生理参数，无需医生近距离接触待检测的生命体，避免因传染病带来的风险。
50.本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
51.附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
52.图1是本发明实施例提供的生理参数检测仪的硬件结构框图；
53.图2是本发明实施例提供的生物雷达、主控模块和显示模块的硬件结构框图；
54.图3是本发明实施例提供的主控模块进行信号识别的流程图；
55.图4是本发明实施例提供的时域范围内的数字反射信号；
56.图5是本发明实施例提供的频域范围内的数字反射信号；
57.图6是本发明实施例提供的自适应呼吸率信号抵消滤波模型图；
58.图7是本发明实施例提供的自适应滤波前后的信号对比图，其中，左图为滤波前的有用信号图，右图为滤波后的心率信号图。
具体实施方式
59.以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
60.参阅图1，本发明实施例提供一种生理参数检测仪，所述生理参数检测仪包括：第一测量设备，用于测量该生命体的血压信号和血氧信号中的至少一者；第二测量设备，用于测量所述生命体的心率信号、呼吸率信号和体温信号中的至少一者，并接收所述第一测量设备测量的信号，以及发送测量的所述生命体的心率信号、呼吸率信号和体温信号中的至少一者和所述第一测量设备测量的信号；显示设备，用于远程接收并显示所述第二测量设
备发送的信号。
61.本发明实施例提供的生理参数检测仪具有两个测量设备；其中，第一测量设备用于测量血压信号和/或血氧信号，第二测量设备用于测量心率信号和/或呼吸率信号和/或体温信号；并且，第一测量设备测量的信号发送给第二测量设备，由第二测量设备将两个测量设备测量的信号统一发送给远程显示设备，由此可以一次获得生命体的多个生理参数，无需不同的医生分别测量不同的参数，减小人力成本；
62.另外，由于显示设备远程安装，因此医生可以远距离获得生命体的各项生理参数，无需医生近距离接触待检测的生命体，避免因传染病带来的风险。
63.在一优选实施例中，所述第一测量设备能够同时测量血压信号和血氧信号；所述第二测量设备能够同时测量心率信号、呼吸率信号和体温信号。由此，本发明实施例提供的生理参数检测仪可以通过两个测量设备同时测量生命体的五个生理参数，如此，有助于减少生理参数测量设备的数量、种类，并便于管理。
64.以下实施例以生命体为人，第一测量设备同时测量血压信号和血氧信号；第二测量设备同时测量心率信号、呼吸率信号和体温信号为例，对本发明实施例进行说明。
65.所述第一测量设备的种类可以有多种，在一优选实施例中，所述第一测量设备例如可以为腕表式测量设备。使用时，该腕表式测量设备佩戴在人的手腕部，可以同时测量人的血氧信号和血压信号。
66.腕表式测量设备内部集成有通信模块，通过该通信模块将腕表式测量设备测量的血氧信号和血压信号发送给第二测量设备，由第二测量设备发送给远程设置的显示设备进行显示，该显示设备例如可以是电脑、手机等。
67.通过第二测量设备接收腕表式测量设备的测量信号，并发送给显示设备，由于第二测量设备本身也测量其他生理参数。因此，第一测量设备和第二测量设备无需两者都配置用于发送远程信号的通信模块。腕表式测量设备也只需要配置用于近距离发送信号的通讯模块即可，例如蓝牙、wifi等近距离通讯模块。
68.为了测量所述血压信号和所述血氧信号，所述腕表式测量设备中集成有能够测量血压信号的血压传感器模块和能够测量血氧信号的血氧传感模块。为了发送所述血压传感模块和所述血氧传感模块测量的信号，所述腕表式测量设备中还集成有信号发送模块，该信号发送模块与所述血压传感器和所述血氧传感模块相连，用于接收所述血压传感模块和所述血氧传感模块测量的信号，并将接收到的信号发送给所述第二测量设备。
69.此外，为了给所述血压传感模块和所述血氧传感模块以及所述信号发送模块供电，所述腕表式测量设备中还集成有独立的供电电池。在其他供电实施例中，所述腕表式测量设备还包括电源接口，通过电源线将外设的供电电源连接至腕表式测量设备中，以为腕表式测量设备供电。
70.在一优选实施例中，所述血压传感模块包括：光源，用于朝向生命体的皮肤组织发射光束；光电接收器，用于接收生命体的皮肤组织反射的光信号，并将该光信号转换为电信号，以识别所述生命体的血压信号。
71.具体地，人体心室周期性的收缩和舒张导致主动脉的收缩和舒张，是血流压力以波的形式从主动脉开始沿着整个动脉系统传播，人们把这种波称为脉搏波，脉搏波所呈现出的形态、强度、速率和节律方面的特性反应了人体生理的状况。本实施例提供的血压传感
模块的基本原理为：光源与光电接收器组成的探头与皮肤接触，发射光束将会与皮肤组织以及血液发生反射、吸收和散射，光电接收器接收光信号并转换为电信号，从而反应出容积脉搏波的脉动情况，而脉搏波的传播速度与血压之间有线性的正相关的关系，可以通过测量脉搏波的传播速度间接推算出血压值，获得对血压的连续测量。
72.在一优选实施例中，所述血氧传感模块包括：驱动模块，用于提供驱动信号；红光源，用于在所述驱动信号的驱动下，朝向所述生命体的皮肤组织发射红光；红外光源，用于在所述驱动信号的驱动下，朝向所述生命体的皮肤组织发射红外光；光电接收器，用于接收所述生命体的皮肤组织反射的红光和红外光，并将光信号转化为电信号以识别所述生命体的血氧信号。
73.具体地，血红蛋白任意时刻的氧气含量称为血氧饱和度，血红蛋白有携带氧气的状态，也有不带氧气的状态，携带氧气的血红蛋白称为氧合血红蛋白，不带氧气状态的血红蛋白称为还原血红蛋白。氧合血红蛋白和还原血红蛋白在红光和近红外线的频谱范围内具有不同的吸收特性。还原血红蛋白吸收较多的红色频率光线，吸收较少的红外频率光线；而氧合血红蛋白吸收较少的红色频率光线，吸收较多的红外频率光线。血氧传感模块测量血氧饱和度就是利用还原血红蛋白和氧合血红蛋白对不同波长光谱吸收特性的不同，通过检测两种对不同波长的光吸收的区别，所测出来的数据差就是测量血氧饱和度最基本的数据。
74.实际工作时，驱动模块依次驱动一个红光led、波长为660nm，和一个红外光led、波长为910nm；还原血红蛋白对660nm红光的吸收比较强,而对910nm红外光的吸收度长度比较弱，氧合血红蛋白对910nm红外光的吸收比较强，而对660nm的红光的吸收比较弱。
75.人体皮肤表面响应于照射的红光和红外光分别反射有红光和红外光，通过接收并计算反射的红光和红外光的差值，既可以计算出要测量的血氧信号。
76.具体地，还原血红蛋白对红光吸收比较强，若人体缺氧时，还原血红蛋白的浓度大于氧合血红蛋白的浓度，还原血红蛋白对红光吸收比较多，导致反射红光强度明显较低，而反射的红外光强度较高，因此可通过比较反射红光的强度和红外光的强度，即可测定还原血红蛋白的浓度。同理，人体氧和正常时，氧和血红蛋白的浓度大于还原血红蛋白浓度，接收到的红光强度与红外光强度，与缺氧时正好相反。
77.在本发明优选实施例中，所述第二测量设备用于测量心率信号、呼吸率信号和体温信号。为了测量上述三种生理参数，所述第二测量设备包括用于测量所述体温信号的第一测量模块、以及用于测量所述心率信号和所述呼吸率信号的第二测量模块。此外，为了将所测得的信号发送给远程设置的显示设备，所述第二测量设备还包括主控模块，该主控模块与所述第一测量模块和所述第二测量模块相连接，其能够接收所述第一测量模块和所述第二测量模块测得的数据，并基于该数据分析出所述体温信号、所述心率信号和所述呼吸率信号，再将该信号发送给所述显示设备。
78.所述主控模块例如可以为dsp数字信号处理器、单片机、可编程逻辑控制器等，第一测量设备测得的信号通过信号发送模块发送给主控模块，由所述主控模块将接收到的信号发送给显示设备。主控模块由于不能直接匹配第一测量设备发送的信号，一般通过通信模块，例如蓝牙通信模块或wifi模块等与第二测量设备的信号发送模块，例如蓝牙通信模块或wifi模块等连通。由通信模块对接收到的信号进行处理后，转化为主控模块能够接收
和处理的信号传递给主控模块。
79.此外，为了给所述第一测量模块和所述第二测量模块供电，所述第二测量设备还包括供电模块，该供电模块分别连接所述第一测量模块和所述第二测量模块。所述供电模块可以为集成于所述第二测量设备内部的独立电源，也可以为设置于所述第二测量设备外的其他供电设备，例如市电。
80.实际使用时，所述第二测量设备可以为立式主机，该立式主机例如可以安装在患者的床尾位置，正对患者、并与患者间隔开。
81.在一具体实施例中，所述第一测量设备为红外测温模块，所述第二测量设备为生物雷达。
82.其中，红外测温模块采用额温测量原理，其测量原理如下：
83.所有物体在高于绝对零度(-273℃)以上时都会向外发出红外线。红外测温模块测温的原理是将被测物体发射的红外线具有的辐射能转变成电信号，红外线辐射能量的大小与物体本身的温度是相关联的，根据转变成电信号大小，就可以确定物体的温度。人体温度在(36～37℃)放射的红外波长为度9～13um,依据此原理便能通过准确的地测定人体额头的表面温度，修正额头与实际体温的温差便能显示准确的体温。
84.生物雷达技术是利用电磁波探测生命体信息的技术。它通过发射电磁波对生命体进行照射并接收其回波，由于反射的回波信号被人体生命活动(如呼吸、心跳等)引起的体表微动所调制，由此获得人体目标的生理信息。它融合雷达技术与生物医学工程技术于一体，可穿透非金属介质(衣服、被褥、砖墙、废墟等)，不需要任何电极或传感器接触生命体，可在较远距离内非接触性的探测到人体的生理信息(呼吸、心跳、血流、肠蠕动等)。
85.具体地，如图2所示，所述生物雷达例如可以包括：发射电路，用于产生并向所述生命体发射连续波信号；接收电路，用于接收所述生命体响应于所述连续波信号而产生的反射信号；所述主控模块用于依据所述反射信号识别所述心率信号和所述呼吸率信号，并发送识别后的所述心率信号和所述呼吸率信号。
86.更具体地，所述发射电路包括：频综源，用于产生连续波信号；耦合器，用于接收所述连续波信号并将所述连续波信号耦合成两路信号输出；发射天线，用于接收所述耦合器输出的其中一路信号，并将该信号发射至所述生命体；所述接收电路包括：接收天线，用于接收所述生命体响应于所述连续波信号而产生的反射信号；低噪声放大器，用于提高所述反射信号的信噪比和灵敏度，并输出所述反射信号；混频器，用于接收所述耦合器输出的另一路信号，并以该信号作为本振信号，对所述低噪音放大器输出的反射信号进行变频，以获得零中频信号；滤波放大器，其对混频器输出的信号进行滤波，滤除混频后的高频分量，获得纯净的零中频信号，并对零中频信号进行放大，以满足ad采样器最佳采样范围的要求。
87.a/d采样器，用于对接收的零中频信号进行模数转化，并输出给所述主控模块。
88.其中，所述频综源例如可以为毫米波频综源，其能够产生例如24ghz的高稳定度连续波信号，该信号为电磁信号，连续波信号输入至耦合器，由耦合器耦合出两路连续波信号，其中一路连续波信号通过天线发射到人体，另一路连续波信号作为接收电路的本振信号，输入到接收电路中的混频器。
89.人体响应于天线发射的信号，会产生一个反射信号(也称回波信号)，该反射信号受人体微动(包括呼吸、心跳等)的调制，包含着人体生物信息。
90.接收电路中的接收天线接收该反射信号，接收到的反射信号输入低噪声放大器，由低噪声放大器进行放大，提高反射信号的信噪比和灵敏度；放大后的信号输入至混频器，与来自耦合器的本振信号在混频器中混合，获得零中频信号；零中频信号输入至滤波放大器，对混频器输出的信号进行滤波，滤除混频后的高频分量，获得纯净的零中频信号，并对零中频信号进行放大，以满足ad采样器最佳采样范围的要求。
91.由滤波放大器对接收到的零中频信号进行滤波放大后输入至a/d采样器，a/d采样器对采集到的信号进行采样、保持和a/d转换，将模拟信号转换为数字信号后发送给dsp信号处理器；dsp信号处理器对数字信号进行计算和处理，从中分离出包含有呼吸和心跳信号的呼吸率信号和心率信号。
92.具体地，如图3所示，所述dsp信号处理器通过如下方式分离出呼吸率信号和心率信号。
93.包含人体生物信息(呼吸、心跳等)的反射数字信号，在时域难以进行区分和识别。因此，如图4-图5所示。
94.首先通过傅里叶变换，将反射回波的数字信号从时域变换到频域。
95.然后滤除频域中的不符合要求的低频干扰信号和高频干扰信号，以获得包含呼吸率信号以及心跳信号的有用信号；
96.具体地，所述滤除的低频干扰信号和高频干扰信号指的是由于人体不经意的晃动、颤动、微动等对生物雷达回波信号产生的调制，从频域上来看，就是产生多个呼吸、心跳外的干扰频率成分，一般来说，人体这种晃动、颤动、微动产生的频率与呼吸与心跳产生的频率并不一样，因此可通过滤波的方式将人体因运动产生的多余频率成分滤除，获得相对纯净的呼吸和心跳信号。还需要说明的是，人体的这种运动大多数是无规则的、非周期的，通过长期的平均也能将人体运动带来干扰信号滤除。
97.再采用寻极值方式从所述有用信号中获得呼吸率信号的频率f。具体地，呼吸一般引起整个胸腔的振动，其引起回波信号幅度远大于心跳引起的回波信号幅度，通常在20-30db，因此可通过在频域寻极大值的方式，获得呼吸率信号的频率f。将伴有呼吸率信号和心率信号的合成回波信号，由时域变为频域后，如图5所示，由于呼吸通常引起整个胸腔的周期性振动，其回波信号的幅值远大于心率信号的幅值(大于心率信号幅值20-30db，即100-1000倍)，而心率信号只是心脏的整体周期性跳动。因此，如果在呼吸、心跳回波信号的频域图上搜索幅值最大谱线，幅值最大谱线对应的频率即为呼吸率信号的频率f。
98.实际上，为了符合日常习惯，通常需要将谱线对应的频率f乘以60，即可得到呼吸率信号的频率，即每分钟多少次。例如，如呼吸幅值对应的谱线频率为0.2hz，0.2
×
60＝12bpm，即呼吸率信号的频率为每分钟12次。
99.最后以获得的呼吸率信号的频率f作为噪声源或者干扰源，将该噪声源以及所述有用信号输入至自适应噪声抵消器，通过自适应滤波算法滤除所述有用信号中的呼吸率信号u，以获得所述心率信号b。
100.自适应滤波算法获得心率信号b的方法如图6所示：其原理是将有用信号d(该有用信号d包括呼吸率信号u和心率信号b)和分离出的呼吸率信号u的频率f同时输入自适应噪声抵消器，由自适应噪声抵消器中的自适应滤波器通过自适应滤波算法根据有用信号d和自适应滤波器输出的参考信号u
′
之间的误差e不断调整自适应滤波器的权系数a1，a2，
a3，
……an
，其中，n为任意大于3的正整数，例如5、6、7或8等，优选地，n等于5；使自适应滤波器输出的参考信号u
′
无限逼近真实的呼吸率信号u，该真实的呼吸率信号u的基波频率为f，n次谐波频率为nf，幅值等于自适应滤波器的权系数a1，a2，a3，
……an
；当误差e最小时，自适应噪声抵消器输出的误差信号e即为期望得到的心率信号b。经自适应滤波后的心率信号如图7所示。
101.具体地，如图6所示，自适应噪声抵消器包括自适应滤波器和加法器(该加法器实质起到减法作用)；其中，有用信号d包括呼吸率信号u和心率信号b，可用如下关系表示：d＝u b。
102.首先，假如真实的呼吸率信号为u，将真实的呼吸率信号u进行幂级数或泰勒级数展开，将其表示成基频分量和各次谐波分量的和，如下式所示：u＝a
1 cos 2πft a2(cos 2πft)2 a3(cos 2πft)3 ... an(cos 2πft)n。其中，a1表示呼吸基频信号的幅值；a2表示呼吸二次谐波信号的幅值；a3表示呼吸三次谐波信号的幅值；f为频率，t为时间，n为任意大于3的正整数，例如5、6、7或8等，优选地，n等于5。
103.前面已经通过频域寻极大值的方式获得了呼吸率信号u中基频分量a
1 cos 2π ft的频率f。同理，也就清楚地知道了二次、三次等谐波信号的频率，对应为2f、3f等。但是目前还不知道基频和各次谐波幅值的大小，即a1，a2，a3，
……
，an的大小。
104.自适应滤波器的功能就是通过最小二乘算法，根据一段时间例如1分钟内提取的多个误差信号e的平方和∑e2不断地调整优化输出参考信号：
105.u
′
＝a
1 cos 2π ft a2(cos 2π ft)2 a3(cos 2π ft)3 ... an(cos 2π ft)n中的a1，a2，a3，
……
，an值，使输出的参考信号u
′
与真实呼吸率信号u的误差最小；其中，f为寻极值方式获得的呼吸率信号的频率，t为时间。
106.具体地，将有用信号d和参考信号u
′
相减，得到误差信号e，其中，e＝u b-u
′
；当参考信号u
′
与真实呼吸率信号u的误差最小时，误差信号e的平方和∑e2最小，此时，认为u＝u
′
，这时输出的误差信号e，即为心率信号b；
107.更具体地，自适应滤波器首先随机为权系数a1，a2，a3，
……
，an赋予初值，由此，能够计算得到∑e2的对应初始值，然后对权系数a1按照一定的比例进行调节，具体可以是调大或调小，再对比调节a1后输出的∑e2相对于a1未调试之前输出的∑e2的变化情况，当∑e2变小时，继续按照比例增大或减小a1的值；假如按照比例调节a1的值后，∑e2变大，则下次调试时，则按照反方向调节a1的大小。例如当按照比例增大a1的值后，∑e2变大，则下次调节时按照比例减小a1的值。
108.通过上述反复调试，可以获得∑e2最小时，a1的对应取值；调试完a1后，通过相同的方式调试a2的取值；接着再调试a3的取值等；完成a1、a2、a3、
……an
的第一轮调试后，再循环执行以上步骤，重新调试a1、a2、a3、
……an
的值，直到∑e2的值最小时，输出对应的最小的误差值e，该最小的误差值e即为心率信号b。在具体实践过程中，上述n的取值可以为3、4、5等任意合适的整数；在本发明优选实施例中，n的取值为3。
109.再次对误差信号e进行寻极大值，极大值谱线对应的频率即为心率。心率同样乘以60，即可获得每分钟的心率值。
110.通过dsp信号处理时，当∑e2小于某一定阈值时，即认为参考信号与真实呼吸率信号无限接近，输出误差信号即为心率信号。
111.如图7左侧显示，滤波前的呼吸率和心率信号频谱包含有呼吸率信号及其各次谐波的多个幅度较高谱线，心率信号的谱线完全淹没在呼吸率信号和干扰信号的谱线中，无法进行分辨与识别。通过自适应滤波算法处理，呼吸率信号及其各次谐波信号谱线得以抵消，心率信号谱线完全显现出来，如图7右侧图所示，再次通过寻峰算法即可获得心率。最后将提取的呼吸率与心率同时送入上位机即完成整个非接触式人体生物信息的提取。
112.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。