一种信号处理方法及装置、存储介质与流程

1.本技术涉及心率检测领域，尤其涉及一种信号处理方法及装置、存储介质。


背景技术：

2.脉搏波是心脏的振动沿动脉血管和血流向外周传播而形成的，可以通过可穿戴式设备采集脉搏波信号，进而对采集的脉搏波信号进行测量和分析，得到心率值。
3.目前，由于在通过可穿戴式设备采集脉搏波信号时，极易受到运动和佩戴者肤色等各种外界噪声影响，导致采集到的部分脉搏波信号质量较差，进而导致根据该脉搏波信号确定出的心率值准确度较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种信号处理方法及装置、存储介质，能够提高根据脉搏波信号检测心率的准确性。
5.本技术的技术方案是这样实现的：
6.第一方面，本技术实施例提供一种信号处理方法，所述方法包括：
7.采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将所述目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；
8.将所述至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到所述至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；
9.根据所述至少一个信号质量等级从所述至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定所述目标脉搏波信号对应的目标心率值，将所述目标心率值作为所述目标对象在预设时间段内的心率值。
10.第二方面，本技术实施例提供一种信号处理装置，所述装置包括：
11.采集单元，用于采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将所述目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；
12.输入单元，用于将所述至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到所述至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；
13.选择单元，用于根据所述至少一个信号质量等级从所述至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定所述目标脉搏波信号对应的目标心率值，将所述目标心率值作为所述目标对象在预设时间段内的心率值。
14.第三方面，本技术实施例提供一种信号处理装置，其特征在于，所述装置包括：处理器、存储器及通信总线；所述处理器执行存储器存储的运行程序时实现如上述任一项所述的信号处理方法。
15.第四方面，本技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的信号处理方法。
16.本技术实施例提供了一种信号处理方法及装置、存储介质，该方法包括：采集目标
对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；将至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定目标脉搏波信号对应的目标心率值，将目标心率值作为目标对象在预设时间段内的心率值。采用上述实现方案，通过预设信号质量评估模型能够确定不同的脉搏波信号对应的信号质量等级，因此，能够从中确定出信号质量较好的脉搏波信号，进而通过该脉搏波信号确定的心率值的准确性较高，因此，本技术能够提高根据脉搏波信号检测心率的准确性。
附图说明
17.图1为本技术实施例提供的一种信号处理方法流程图；
18.图2为本技术实施例提供的一种示例性的预设信号质量评估模型训练方法流程图；
19.图3为本技术实施例提供的一种示例性的确定信号质量标签方法流程图；
20.图4为本技术实施例提供的一种示例性的信号质量等级示意图一；
21.图5为本技术实施例提供的一种示例性的信号质量等级示意图二；
22.图6为本技术实施例提供的一种示例性的信号质量等级示意图三；
23.图7为本技术实施例提供的一种示例性的初始信号质量评估模型组成结构示意图；
24.图8为本技术实施例提供的一种示例性的预设信号质量评估模型训练示意图；
25.图9为本技术实施例提供的一种信号处理装置的组成结构示意图一；
26.图10为本技术实施例提供的一种信号处理装置的组成结构示意图二。
具体实施方式
27.为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。
28.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
29.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。还需要指出，本技术实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅是用于区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
30.本技术实施例提供一种信号处理方法，应用于信号处理装置，图1为本技术实施例提供的一种信号处理方法流程图，如图1所示，信号处理方法可以包括：
31.s101、采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号。
32.在本技术实施例中，信号处理装置采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号。
33.本技术实施例提出的一种信号处理方法适用于信号处理装置从采集到的目标脉搏波信号中确定信号质量等级最高的脉搏波信号的场景中。
34.需要说明的是，在本技术实施例中，信号处理装置可以为用于测量心率的可穿戴设备，例如智能手表/手环等。
35.需要说明的是，目标脉搏波信号(photo plethysmo graphy，ppg)为目标对象佩戴上信号处理装置后，信号处理装置主动从目标对象上采集的信号。
36.需要说明的是，预设时间段可以为1分钟、30秒或者10秒等，在目标对象佩戴上信号处理装置后，信号处理装置采集目标对象1分钟、30秒或者10秒的脉搏波信号；具体的预设时间段可以根据实际情况确定，本技术实施例在此不做具体的限定。
37.需要说明的是，预设切分规则可以为将预设时间段的目标脉搏波信号按照预设时间间隔进行切分、又或者是将预设时间段的目标脉搏波信号进行等分，预设时间间隔可以为10秒、20秒或者30秒等，并且在等分时也可以将目标脉搏波信号平均分为2份、5份或者10份；具体的预设时间间隔和等分规则可以根据实际情况确定，本技术实施例在此不做具体的限定。
38.s102、将至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级。
39.在本技术实施例中，信号处理装置在确定出目标对象在预设时间段内的至少一个心率值之后，将至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级。
40.在本技术实施例中，预设信号质量评估模型由卷积神经网络(convlutional neural network，cnn)和长短期记忆神经网络(long short term memory，lstm)组成。
41.在本技术实施例中，预设信号质量评估模型为根据初始信号质量评估模型训练得到的，图2为本技术实施例提供的一种示例性的预设信号质量评估模型训练方法流程图，如图2所示，具体方法如下：
42.s201、利用第一预设采样频率采集样本脉搏波信号，并按照预设采样时长将样本脉搏波信号切分为多个子样本脉搏波信号。
43.在本技术实施例中，信号处理装置利用第一预设采样频率采集样本脉搏波信号，并按照预设采样时长将样本脉搏波信号切分为多个子样本脉搏波信号。
44.需要说明的是，在本技术实施例中，第一预设采样频率为25赫兹，具体的第一预设采样频率可以根据实际情况确定，本技术实施例在此不做具体的限定。
45.需要说明的是，在本技术实施例中，预设采样时长为8秒，将采集到的样本脉搏波信号按照8秒的时长进行切分，并且每个8秒的子样本脉搏波信号都需要与上一个8秒的子样本脉搏波信号有7秒的重合；例如1-8秒、2-9秒、3-10秒等，通过重合采样时长的方式可以使得后续的模型训练更准确；具体的预设采样时长可以根据实际情况指定，本技术实施例在此不做具体的限定。
46.s202、对多个子样本脉搏波信号进行时频域转换，得到多个转换后的子样本脉搏波信号。
47.在本技术实施例中，信号处理装置在得到多个子样本脉搏波信号之后，对多个子样本脉搏波信号进行时频域转换，得到多个转换后的子样本脉搏波信号。
48.需要说明的是，在本技术实施例中，时频域转换是通过对多个子样本脉搏波信号进行快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)来实现的；具体的时频域转换方式可以根据实际情况指定，本技术实施例在此不做具体的限定。
49.需要说明的是，由于采集的样本脉搏波信号为时域信号，而本技术在后续的模型训练时需要使用频域信号进行训练，因此，需要对采集的样本脉搏波信号进行时频域转换。
50.s203、确定多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签，并利用多个转换后的子样本脉搏波信号和多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
51.在本技术实施例中，信号处理装置在得到多个转换后的子样本脉搏波信号之后，确定多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签，并利用多个转换后的子样本脉搏波信号和多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
52.在本技术实施例中，图3为本技术实施例提供的一种示例性的确定信号质量标签方法流程图，如图3所示，具体方法如下：
53.s301、确定多个子样本脉搏波信号对应的多个心率值，并基于每个心率值设置一个第一预设频率范围和一个第二预设频率范围，得到多个心率值对应的多个第一预设频率范围和多个第二预设频率范围；第一预设频率范围小于第二预设频率范围。
54.在本技术实施例中，信号处理装置在确定多个子样本脉搏波信号对应的多个心率值时，是通过秒polar心率带确定的，由于秒polar心率带的信号良好，准确性高，因此通过该心率带计算出的心率结果常用作为穿戴设备ppg心率算法的金标准。
55.需要说明的是，在本技术实施例中，信号处理装置根据心率值设置对应的第一预设频率范围和第二预设频率范围时，是将心率值
±
5bpm作为第一预设频率范围，将心率值
±
10bpm作为第二预设频率范围；具体的第一预设频率范围和第二预设频率范围可以根据实际情况确定，本技术实施例在此不做具体的限定。
56.s302、将每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第一预设频率范围内频谱能量的总和确定为第一频谱能量；并将每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第二预设频率范围内频谱能量的总和确定为第二频谱能量，得到多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个第一频谱能量和多个第二频谱能量。
57.需要说明的是，一个子样本脉搏波信号对应一个心率值和一个转换后的子样本脉搏波信号，一个心率值对应一个第一预设频率范围和一个第二预设频率范围，因此，一个转换后的子样本脉搏波信号对应一个第一预设频率范围和一个第二预设频率范围。
58.s303、基于多个第一频谱能量和多个第二频谱能量确定多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
59.在本技术实施例中，信号处理装置根据每个转换后的子样本脉搏波信号对应的一个第一频谱能量和一个第二频谱能量确定该转换后的子样本脉搏波信号对应的一个样本信号质量标签，具体的：根据每个第一频谱能量和对应的每个第二频谱能量之比确定一个信号质量评估数值；基于多个第一频谱能量和多个第二频谱能量对应的多个信号质量评估
数值和预设信号质量评估规则确定多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
60.需要说明的是，在本技术实施例中，预设信号质量评估规则为信号质量评估数值大于等于0.8的样本信号质量标签为a，表征信号质量优秀；信号质量评估数值小于0.8且大于等于0.5的样本信号质量标签为b，表征信号质量中等；信号质量评估数值小于0.5的样本信号质量标签为c，表征信号质量较差；示例性的，图4、5和6为本技术实施例提供的一种示例性的信号质量等级示意图一、二和三；如图4所示，频谱能量集中，信号质量标签则为a；如图5所示，频谱能量较为集中，信号质量标签则为b；如图6所示，频谱能量散乱，信号质量标签则为c；具体的预设信号质量评估规则可以根据实际情况制定，本技术实施例在此不做具体的限定。
61.在本技术实施例中，信号处理装置在得到多个样本信号质量标签之后，利用多个转换后的子样本脉搏波信号和多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，具体的：将多个转换后的子样本脉搏波信号输入初始信号质量评估模型中，得到多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个预测信号质量等级；利用多个预测信号质量等级和多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
62.需要说明的是，图7为本技术实施例提供的一种示例性的初始信号质量评估模型组成结构示意图，如图7所示，初始信号质量评估模型由两层cnn和lstm组成。
63.需要说明的是，在本技术实施例中，由于初始信号质量评估模型中使用了lstm模型，因此，在基于当前的样本脉搏波信号进行训练时，可以基于前一次的样本脉搏波信号特征和当前的样本脉搏波信号特征一起进行训练，由于采集的样本脉搏波信号是连续的且有关联性的，不存在前几秒脉搏波还处于兴奋状态，下一秒马上就趋于平静的情况，因此，通过使用lstm模型，将基于前一次的样本脉搏波信号特征和当前的样本脉搏波信号特征一起进行训练能够提升模型训练的准确性。
64.需要说明的是，可以将采集到的样本脉搏波信号一部分用于模型训练，另一部分用于测试，图8为本技术实施例提供的一种示例性的预设信号质量评估模型训练示意图，如图8所示，将用于训练的样本脉搏波信号进行时频域转换后，通过心率带为转换后的信号打信号质量标签，然后利用打信号质量标签的样本脉搏波信号和样本脉搏波信号训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型，最后再利用用于测试的样本脉搏波信号测试预设信号质量评估模型，得到测试信号的信号质量等级。
65.s103、根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定目标脉搏波信号对应的目标心率值，将目标心率值作为目标对象在预设时间段内的心率值。
66.在本技术实施例中，信号处理装置在得到至少一个信号质量等级之后，根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定目标脉搏波信号对应的目标心率值，将目标心率值作为目标对象在预设时间段内的心率值。
67.在本技术实施例中，信号处理装置根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，具体的：从至少一个信号质量等级中确定信号质量等级最高的目标信号质量等级，并从至少一个子脉搏波信号中确定目标信号质量等级对应的目标子脉搏波信号。
68.需要说明的是，信号处理装置在确定目标脉搏波信号对应的目标心率值时，可以通过信号处理装置自带的心率计算算法来计算，具体的心率计算算法可以根据实际情况选择，本技术实施例在此不做具体的限定。
69.可以理解的是，由于可穿戴设备ppg信号极易受运动、佩戴者肤色等各种噪声影响，进而影响到心率算法的准确性，因此本技术通过确定多个子脉搏波信号的信号质量等级，进而能够从多个子脉搏波信号中确定出信号最优的目标子脉搏波信号，并将该目标子脉搏波信号对应的心率值作为目标对象本次测量的心率值，提升了心率值测量的准确性。
70.本技术实施例提供了一种信号处理方法，该方法包括：采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；将至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定目标脉搏波信号对应的目标心率值，将目标心率值作为目标对象在预设时间段内的心率值；采用上述实现方案，首先采集目标对象的目标脉搏波信号，然后切分该目标脉搏波信号，得到至少一个子脉搏波信号，最后再利用预设信号质量评估模型确定至少一个子脉搏波信号的信号质量等级，进而能够根据确定出的信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选择目标子脉搏波信号，并将该目标子脉搏波信号对应的心率值确定为目标对象的心率值，由于本技术能够通过预设信号质量评估模型确定不同的脉搏波信号对应的信号质量等级，因此，能够确定出信号质量较好的脉搏波信号，进而通过该脉搏波信号确定的心率值的准确性较高，因此，本技术能够提高根据脉搏波信号检测心率的准确性。
71.基于上述实施例，在本技术的另一实施例中，提供了一种信号处理装置1，图9为本技术提供的一种信号处理装置的组成结构示意图一，如图9所示，该信号处理装置1包括：
72.采集单元10，用于采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将所述目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；
73.输入单元11，用于将所述至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到所述至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；
74.选择单元12，用于根据所述至少一个信号质量等级从所述至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定所述目标脉搏波信号对应的目标心率值，将所述目标心率值作为所述目标对象在预设时间段内的心率值。
75.可选的，所述信号处理装置1还包括：数据处理单元、确定单元和模型训练单元；
76.所述采集单元10，还用于利用第一预设采样频率采集样本脉搏波信号，并按照预设采样时长将所述样本脉搏波信号切分为多个子样本脉搏波信号；
77.所述数据处理单元，用于对所述多个子样本脉搏波信号进行时频域转换，得到多个转换后的子样本脉搏波信号；
78.所述确定单元，还用于确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签；
79.所述模型训练单元，用于利用所述多个转换后的子样本脉搏波信号和所述多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
80.可选的，所述确定单元，还用于确定所述多个子样本脉搏波信号对应的多个心率
值，并基于每个心率值设置一个第一预设频率范围和一个第二预设频率范围，得到所述多个心率值对应的多个第一预设频率范围和多个第二预设频率范围；所述第一预设频率范围小于第二预设频率范围；
81.所述确定单元，还用于将每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第一预设频率范围内频谱能量的总和确定为第一频谱能量；并将所述每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第二预设频率范围内频谱能量的总和确定为第二频谱能量，得到所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个第一频谱能量和多个第二频谱能量；
82.所述确定单元，还用于基于所述多个第一频谱能量和所述多个第二频谱能量确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
83.可选的，所述确定单元，还用于根据每个第一频谱能量和对应的每个第二频谱能量之比确定一个信号质量评估数值；
84.所述确定单元，还用于基于所述多个第一频谱能量和所述多个第二频谱能量对应的多个信号质量评估数值和预设信号质量评估规则确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
85.可选的，所述输入单元11，还用于将所述多个转换后的子样本脉搏波信号输入初始信号质量评估模型中，得到所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个预测信号质量等级；
86.所述模型训练单元，还用于利用所述多个预测信号质量等级和所述多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
87.可选的，所述确定单元，还用于从所述至少一个信号质量等级中确定信号质量等级最高的目标信号质量等级，并从所述至少一个子脉搏波信号中确定所述目标信号质量等级对应的目标子脉搏波信号。
88.可选的，所述预设信号质量评估模型由卷积神经网络cnn和长短期记忆神经网络lstm组成。
89.本技术实施例提供了一种信号处理装置，该装置包括：采集单元、输入单元和选择单元；其中，采集单元，用于采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；输入单元，用于将至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；选择单元，用于根据至少一个信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定目标脉搏波信号对应的目标心率值，将目标心率值作为目标对象在预设时间段内的心率值；采用上述实现方案，首先采集目标对象的目标脉搏波信号，然后切分该目标脉搏波信号，得到至少一个子脉搏波信号，最后再利用预设信号质量评估模型确定至少一个子脉搏波信号的信号质量等级，进而能够根据确定出的信号质量等级从至少一个子脉搏波信号中选择目标子脉搏波信号，并将该目标子脉搏波信号对应的心率值确定为目标对象的心率值，由于本技术能够通过预设信号质量评估模型确定不同的脉搏波信号对应的信号质量等级，因此，能够确定出信号质量较好的脉搏波信号，进而通过该脉搏波信号确定的心率值的准确性较高，因此，本技术能够提高根据脉搏波信号检测心率的准确性。
90.图10为本技术实施例提供的一种信号处理装置的组成结构示意图二，在实际应用
中，基于上述实施例的同一公开构思下，如图10所示，本实施例的信号处理装置1包括：处理器13、存储器14及通信总线15。
91.在具体的实施例的过程中，上述采集单元10、确定单元11、输入单元11、选择单元12、数据处理单元和模型训练单元可由位于信号处理装置1上的处理器13实现，上述处理器13可以为特定用途集成电路(asic，application specific integrated circuit)、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)、数字信号处理图像处理装置(dspd，digital signal processing device)、可编程逻辑图像处理装置(pld，programmable logic device)、现场可编程门阵列(fpga，field programmable gate array)、cpu、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的信号处理装置，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本实施例不作具体限定。
92.在本技术实施例中，上述通信总线15用于实现处理器13和存储器14之间的连接通信；上述处理器13执行存储器14中存储的运行程序时实现如下的信号处理方法：
93.采集目标对象在预设时间段内产生的目标脉搏波信号，并将所述目标脉搏波信号按照预设切分规则进行切分，得到至少一个子脉搏波信号；
94.将所述至少一个子脉搏波信号输入预设信号质量评估模型中，得到所述至少一个子脉搏波信号对应的至少一个信号质量等级；
95.根据所述至少一个信号质量等级从所述至少一个子脉搏波信号中选取目标脉搏波信号，并确定所述目标脉搏波信号对应的目标心率值，将所述目标心率值作为所述目标对象在预设时间段内的心率值。
96.进一步地，所述处理器13，还用于利用第一预设采样频率采集样本脉搏波信号，并按照预设采样时长将所述样本脉搏波信号切分为多个子样本脉搏波信号；对所述多个子样本脉搏波信号进行时频域转换，得到多个转换后的子样本脉搏波信号；确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签，并利用所述多个转换后的子样本脉搏波信号和所述多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
97.进一步地，所述处理器13，还用于确定所述多个子样本脉搏波信号对应的多个心率值，并基于每个心率值设置一个第一预设频率范围和一个第二预设频率范围，得到所述多个心率值对应的多个第一预设频率范围和多个第二预设频率范围；所述第一预设频率范围小于第二预设频率范围；将每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第一预设频率范围内频谱能量的总和确定为第一频谱能量；并将所述每个转换后的子样本脉搏波信号中处于对应的第二预设频率范围内频谱能量的总和确定为第二频谱能量，得到所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个第一频谱能量和多个第二频谱能量；基于所述多个第一频谱能量和所述多个第二频谱能量确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
98.进一步地，所述处理器13，还用于根据每个第一频谱能量和对应的每个第二频谱能量之比确定一个信号质量评估数值；基于所述多个第一频谱能量和所述多个第二频谱能量对应的多个信号质量评估数值和预设信号质量评估规则确定所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个样本信号质量标签。
99.进一步地，所述处理器13，还用于将所述多个转换后的子样本脉搏波信号输入初
始信号质量评估模型中，得到所述多个转换后的子样本脉搏波信号对应的多个预测信号质量等级；利用所述多个预测信号质量等级和所述多个样本信号质量标签训练初始信号质量评估模型，得到预设信号质量评估模型。
100.进一步地，所述处理器13，还用于从所述至少一个信号质量等级中确定信号质量等级最高的目标信号质量等级，并从所述至少一个子脉搏波信号中确定所述目标信号质量等级对应的目标子脉搏波信号。
101.进一步地，所述预设信号质量评估模型由卷积神经网络cnn和长短期记忆神经网络lstm组成。
102.本技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，上述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，应用于信号处理装置中，该计算机程序实现如上述的信号处理方法。
103.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
104.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台图像显示设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述的信号处理方法。
105.以上所述，仅为本技术的较佳实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。