一种滑脉波的识别处理方法

1.本发明涉及一种信号处理方法，特别涉及一种滑脉波的识别处理方法。


背景技术：

2.在中医学中,脉象作为中医诊断的重要依据,可以根据脉搏的快慢、深浅、强弱的不同,将脉搏分为多种脉象。在中医的临床诊断与治疗中，脉象诊断（脉诊）是一个重要的诊断方法。但脉象诊断主要依靠医生的主观经验，缺乏客观的理论依据和诊断方法，从而给脉诊的普及带来了一定的困难。
3.近年来，由于电子计算机技术的突飞猛进，以及向医学领域的渗透，促进了脉象信息的采集，处理，图像表达和运用等的发展，为脉搏波周期信号的客观理论依据奠定了基础。
4.授权公告号为cn110070945a的专利公开了一种使用大数据分析或图像识别的方法进行脉象识别时，该方法存在代价过高，数据庞大的问题。授权公告号为cn109558800a的专利公开了一种使用神经网络进行脉象识别的方法，该方法的识别准确率与数据集数量相关，存在数据量庞大，模型训练时间长等问题。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术的不足，本发明提供一种滑脉波的识别处理方法，旨在解决目前针对滑脉脉象识别过分依赖主观与识别代价过高的情况。
6.本发明采用如下技术方案：一种滑脉波的识别处理方法，包含如下步骤：s1：信号采集：采用脉诊仪采集脉搏波信号，并对信号进行周期提取；s2：降噪处理：滤除脉搏波信号中大于10hz的噪声；s3：波形筛选：经步骤s2处理得到的信号中，滤除单峰波与四峰以上的脉搏波周期信号，保留双峰波和三峰波；s4：信号过滤：s4.1.1若脉搏波周期信号为双峰波，设定第一第二极大值坐标为, ，极小值坐标为，周期起始点坐标为，周期结束点坐标为;s4.1.2首先判断两个极大值点所对应的压力值的比值,将不满足的脉搏波周期信号进行去除;s4.1.3计算保留脉搏波周期信号中双峰波的差值,对不满足的脉搏波周期信号进行去除;s4.1.4计算保留脉搏波周期信号升支角度，设定主波升支与基线的夹角为，重
搏波升支与基线的夹角为 ,则，;s4.1.5计算保留脉搏波周期信号降支角度，设定主波降支与基线的夹角为，重搏波降支与基线的夹角为 ，则，;s4.1.6计算得出相应角度，将不满足且，的脉搏波周期信号进行去除;s4.2.1若脉搏波周期信号为三峰波，设定第一第二第三极大值坐标为, ，;第一第二极小值坐标为，,周期起始点坐标为，周期结束点坐标为;s4.2.2首先判断两个极大值点、 所对应的压力值的比值,对压力值进行排序，将不满足， ， ，，的脉搏波周期信号进行去除;s4.2.3计算保留脉搏波周期信号中双峰波的差值,对不满足 的脉搏波周期信号进行去除;s4.2.4计算保留脉搏波周期信号升支角度，设定主波升支和基线的夹角为重搏波升支与基线的夹角为 ,则，;s4.2.5计算保留脉搏波周期信号降支角度，设定主波降支与基线的夹角为，重搏波降支与基线的夹角为 ，则，;s4.2.6计算得出相应角度，将不满足且，的脉搏波周期信号进行去除；s5：将经步骤s4处理后保留的脉搏波周期信号即为滑脉波周期信号，若滑脉波周期信号占总的脉搏波周期信号比例大于75%，则判断该组脉搏波为滑脉波。
7.所述的一种滑脉波的识别处理方法，其特征是：所述步骤s1具体为：s1.1：将脉诊仪预设三个压力值以及三个采集点；s1.2：以脉诊仪预设的三个压力值，分别在左手、右手处各三个采集点采集18组脉搏波信号，并对每组脉搏波信号进行周期提取。
8.所述的一种滑脉波的识别处理方法，其特征是：所述步骤s1.2中，每组脉搏波信号的采集时间为4秒，每组脉搏波信号的数据点为500-800个，并通过数据点提取完整周期的脉搏波信号。
9.本发明所述之方法在操作简便成本低的同时，具备较高的准确率，同时能够很好的保持脉搏波周期信号的细节特征，几乎不损失信号有用的波形，特征提取识别准确，便于
脉搏波数据库的统计和分类，在此基础上，进行大数据分析判断更可靠，更科学，同时，便于后续基于该脉搏波特征数据确定用户的相应的身体参数，并减少因过分依赖经验而造成的判断失准。
附图说明
10.图1为本发明流程图；图2为本发明波形筛选及信号过滤流程图；图3为本发明原始脉象时域图；图4为本发明滤波脉象时域图；图5为本发明滤波周期图像；图6为本发明坐标图。
具体实施方式
11.使用脉诊仪采集脉搏波原始数据。脉诊设备配有3个压力传感器，分别对应双手寸，关，尺三部。脉诊设备分为轻，中，重三个不同压力值。如图1-6所示,从脉诊设备中提取左右手上寸，关，尺三部的脉搏波数据。每组脉搏波数据的数据点约为500～800，采集脉搏波数据的时间约为6秒左右。如左手，轻压时寸，关，尺三部的压力值共三组。左右两手，轻、中、重压时寸，关，尺三部的压力值共18组数据。
12.提取各组原始脉象数据的脉动周期，将脉动周期分为3～10个周期。
13.对周期信号做降噪处理。信号中的噪声主要由高频噪声干扰，包括白噪声，工频干扰、人体电极极化干扰，这类噪声的频率较高，主要集中在10～50hz。由于脉搏波信号是由心脏的收缩舒张运动，推动血管内血液流动而产生的搏动现象，频率大约在 0.7～3.0hz。经实验发现，滤除10hz以上的信号成分可以在有效降噪的同时不损伤有效信息，效果最好。
14.将经过滤波的脉象周期信号传入到识别模型中。
15.使用模型计算脉搏波周期信号的极大值与极小值点个数，判断脉搏波周期信号为单峰波或多峰波。因滑脉脉象多为双峰波或三峰波，所以去除单峰波与四波峰以上的脉搏波周期信号，保留双波峰与三波峰。
16.若脉搏波周期信号为双峰波，设定第一第二极大值坐标为, ，极小值坐标为，周期起始点坐标为，周期结束点坐标为。
17.首先判断两个极大值点所对应的压力值的比值。将不满足的脉搏波周期信号进行去除。
18.计算保留脉搏波周期信号中双峰波的差值。对不满足的脉搏波周期信号进行去除。
19.计算保留脉搏波周期信号升支角度，设定主波升支与基线的夹角为 ，重搏波升支与基线的夹角为。则，。
20.计算保留脉搏波周期信号降支角度，设定主波降支与基线的夹角为 ，重搏波降支与基线的夹角为 ，则，。
21.计算得出相应角度，将不满足且，的脉搏波周期信号进行去除。
22.若脉搏波周期信号为三峰波，设定第一第二第三极大值坐标为, ， 。第一第二极小值坐标为，。周期起始点坐标为，周期结束点坐标为。
23.首先判断两个极大值点所对应的压力值的比值。对压力值进行排序，将不满足，，，，的脉搏波周期信号进行去除。
24.计算保留脉搏波周期信号中双峰波的差值。对不满足的脉搏波周期信号进行去除。
25.计算保留脉搏波周期信号升支角度，设定主波升支和基线的夹角为 重搏波升支与基线的夹角为 。则，。
26.计算保留脉搏波周期信号降支角度，设定主波降支与基线的夹角为，重搏波降支与基线的夹角为 ，则， 。
27.计算得出相应角度，将不满足 且 ，的脉搏波周期信号进行去除，输出经模型识别的脉搏波周期信号。
28.经过上述步骤后，最终模型输出脉象的辨识结果，若辨识为滑脉波的脉动周期的占比大于75%，则认为该组脉搏波为滑脉波。