一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法和装置

1.本发明涉及一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法和装置，属于光电信号处理领域，提取的优质信号波形适用于身份识别，也可用于日常血压、心率等生理参数的无创检测。


背景技术：

2.优质的信号波形可以准确的进行特征参数的提取，是建立数学物理模型，结合机器学习算法进行身份识别和生理参数检测的基础，可以对用户进行区分并衡量人体健康状态。
3.常用的生理信号有光电容积脉搏波(ppg)和心电信号(ecg)。通过光电传感器实时进行采集，动脉中的血液对光的吸收量随着血管中的血液容积发生周期性变化，同时可以反映出心血管的状态。心电信号反映出心脏在每个心动周期中身体各部位的生物电发生的周期性变化。ppg和ecg可用于身份识别技术研究，也可用于血氧饱和度、心率、呼吸频率、血压等生理参数的无创监测。但是由于环境光、人体运动、传感器位置等因素的影响，采集的生理信号会产生包含噪声、基线漂移等问题。
4.需要对原始的生理信号进行滤波降噪等预处理，快速准确的提取信号波形的特征参数。
5.近年来的生理信号降噪方法有单一使用小波阈值降噪、经验模态分解(emd)等，容易出现噪声滤除不完全，模态混叠及端点效应等问题，也不能彻底解决基线漂移问题。传统的信号处理方法针对ppg信号和ecg信号分离开进行特征点检测，窗长和步长固定不变，没有将同一段时间两种信号波形特征相结合进行分析判断，且计算速度慢，不能有效的排除信号中的异常段。
6.基于以上问题，提出一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法具有重要意义。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法和装置，实现同一时间段脉搏波和心电信号优质波形的提取。
8.为实现上述目的，克服现有的技术缺陷，采用的技术方案为：
9.第一方面，提供一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法，包括：
10.获取一段光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号；
11.对获取的光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号分别进行(降噪及消除基线漂移)预处理，得到预处理后的ppg信号和ecg信号；
12.对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，得到ppg信号波峰波谷和ecg信号波峰波谷，根据ppg信号波峰位置改变窗口阈值大小和步长，排除信号中的异常段，得到ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及包含特征点的连续m个周期ppg和ecg信号波形数据；
13.对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，得到单个周期的ppg和ecg信号特征值；
14.基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，得到符合条件的优质信号波形。
15.在一些实施例中，所述预处理包括降噪及消除基线漂移；
16.进一步地，在一些实施例中，对获取的光电容积脉搏波ppg信号进行预处理包括：
17.对ppg信号通过带通滤波结合分解层数k
ppg
＝4的变分模态分解(vmd)进行处理。
18.进一步地，在一些实施例中，对获取的心电ecg信号进行预处理包括：
19.对ecg信号通过分解层数k
ecg
＝5的vmd分解及各模态分量(imfs)的小波变换降噪进行处理。
20.在一些实施例中，所述对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，包括：
21.(1)检测出ppg信号第一个波峰位置根据实验测定的ppg相邻波峰横坐标位置间隔阈值范围d内，在(采样频率fs)距离范围提取最大值，即第二个ppg波峰p2，以(m 1)d为提取ppg和ecg连续m个周期波峰的窗口阈值，以为步长，保存p1，p2横纵坐标取值；其中为ppg信号第i个波峰的横坐标，为ppg信号第i个波峰的纵坐标，采样频率fs；
22.(2)以为步长，在距离范围提取最大值，即ecg的波峰r1，并判断波峰取值是否满足阈值条件，若符合保存r1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
23.(3)以为步长，在距离范围提取最小值，即ecg的波谷s1，并判断波谷横坐标位置是否大于ecg波峰r1位置，若符合保存r1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
24.(4)以为步长，在距离范围提取最小值，即ppg的波谷v1，并判断提取的ppg波谷值是否满足阈值条件，若符合保存v1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
25.(5)提取第二个ecg波峰r2，ecg波谷s2和ppg波谷v2时步长更新为寻找最值范围更新为以此类推，得到pi(i＝1，2，
…
，m 2)，ri(i＝1，2，
…
，m 1)，si(i＝1，2，
…
，m 1)，vi(i＝1，2，
…
，m 1)的横纵坐标取值，以及包含检测点的连续m个周期ppg和ecg波形数据。
26.在一些实施例中，对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，包括：
27.对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，包括：
28.通过检测到的连续m个周期的ppg信号波峰和波谷，根据设定的间隔，提取各个周期中ppg波峰pi的左边四个点p
i1
、p
i2
、p
i3
、p
i4
，ppg波峰的右边三个点p
i5
、p
i6
、p
i7
，ppg波谷vi的左边四个点v
i1
、v
i2
、v
i3
、v
i4
；
29.通过检测到的连续m个周期ecg信号的波峰和波谷，根据设定的间隔，提取ecg波峰ri的左边两个点r
i1
、r
i2
，ecg波谷si的左边三个点s
i1
、s
i2
、s
i3
。
30.在一些实施例中，设定的间隔为
31.在一些实施例中，基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，包括：
32.基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，单个周期ppg信号计算三条斜率，分别为点pi与p
i4
、pi与p
i7
、vi与v
i4
之间的斜率单个周期ecg信号计算三条斜率，分别为点ri与r
i2
、ri与s
i2
、si与s
i2
之间的斜率对连续m个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率计算方差，将计算得到的方差与设定的方差阈值进行比较判断，若不满足方差阈值条件，则返回特征点检测步骤，重复脉搏波和心电信号优质波形的融合提取过程，直至响应于方差阈值均满足条件，得到ppg和ecg信号优质波形。
33.在一些实施例中，对连续m个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率计算方差，计算公式如下：
[0034][0035]
其中，m为信号周期数量，xi表示第i个周期信号对应的波峰波谷幅值、特征值点幅值和斜率，表示连续m个周期信号波峰波谷、特征值点幅值和斜率的平均值。
[0036]
在一些实施例中，m＝5。
[0037]
第二方面，提供一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取装置，包括：
[0038]
信号获取模块，被配置为获取一段光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号；
[0039]
预处理模块，被配置为对获取的光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号分别进行预处理，得到预处理后的ppg信号和ecg信号；
[0040]
特征点检测模块，被配置为对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，得到ppg信号波峰波谷和ecg信号波峰波谷，根据ppg信号波峰位置改变窗口阈值大小和步长，排除信号中的异常段，得到ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及包含特征点的连续m个周期ppg和ecg信号波形数据；
[0041]
特征值提取模块，被配置为对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，得到单个周期的ppg和ecg信号特征值；
[0042]
计算判断模块，被配置为基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，得到符合条件的优质信号波形。
[0043]
第三方面，提供一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取装置，包括处理器及存储介质；
[0044]
所述存储介质用于存储指令；
[0045]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行第一方面所述方法的步骤。
[0046]
第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
[0047]
本发明采用以上技术方案的有益效果是：本发明提供了一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法，通过分析实时采集的脉搏波信号和心电信号，针对性的进行降噪和消除基线漂移处理，ppg和ecg信号融合检测信号波形的波峰波谷，提取特征值；并进行形态和阈值判断，自动排除信号中的异常段，提取优质信号波形，提高特征参数提取的准确性和信号的利用率。
附图说明
[0048]
图1是本发明所设计一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法的总体流程图。
[0049]
图2是脉搏波和心电信号特征点检测示意图。
[0050]
图3是脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法的特征点检测流程图。
具体实施方式
[0051]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细描述。
[0052]
实施例1
[0053]
一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法，包括：
[0054]
获取一段光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号；
[0055]
对获取的光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号分别进行(降噪及消除基线漂移)预处理，得到预处理后的ppg信号和ecg信号；
[0056]
对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，得到ppg信号波峰波谷和ecg信号波峰波谷，根据ppg信号波峰位置改变窗口阈值大小和步长，排除信号中的异常段，得到ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及包含特征点的连续m个周期ppg和ecg信号波形数据；
[0057]
对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，得到单个周期的ppg和ecg信号特征值；
[0058]
基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，得到符合条件的优质信号波形。
[0059]
在一些实施例中，所述预处理包括降噪及消除基线漂移。
[0060]
进一步地，在一些实施例中，对获取的光电容积脉搏波ppg信号进行预处理包括：
[0061]
对ppg信号通过带通滤波结合分解层数k
ppg
＝4的变分模态分解(vmd)进行处理。
[0062]
进一步地，在一些实施例中，对获取的心电ecg信号进行预处理包括：
[0063]
对ecg信号通过分解层数k
ecg
＝5的vmd分解及各模态分量(imfs)的小波变换降噪进行处理。
[0064]
在一些实施例中，所述对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，包括：
[0065]
(1)检测出ppg信号第一个波峰位置根据实验测定的ppg相邻波峰横坐标位置间隔阈值范围d内，在(采样频率fs)距离范围提取最大值，即第二个ppg波
峰p2，以(m 1)d为提取ppg和ecg连续m个周期波峰的窗口阈值，以为步长，保存p1，p2横纵坐标取值；其中为ppg信号第i个波峰的横坐标，为ppg信号第i个波峰的纵坐标，采样频率fs；
[0066]
(2)以为步长，在距离范围提取最大值，即ecg的波峰r1，并判断波峰取值是否满足阈值条件，若符合保存r1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
[0067]
(3)以为步长，在距离范围提取最小值，即ecg的波谷s1，并判断波谷横坐标位置是否大于ecg波峰r1位置，若符合保存r1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
[0068]
(4)以为步长，在距离范围提取最小值，即ppg的波谷v1，并判断提取的ppg波谷值是否满足阈值条件，若符合保存v1横纵坐标取值；若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体；
[0069]
(5)提取第二个ecg波峰r2，ecg波谷s2和ppg波谷v2时步长更新为寻找最值范围更新为以此类推，得到pi(i＝1，2，
…
，m 2)，ri(i＝1，2，
…
，m 1)，si(i＝1，2，
…
，m 1)，vi(i＝1，2，
…
，m 1)的横纵坐标取值，以及包含检测点的连续m个周期ppg和ecg波形数据。
[0070]
在一些实施例中，对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，包括：
[0071]
对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，包括：
[0072]
通过检测到的连续m个周期的ppg信号波峰和波谷，根据设定的间隔，提取各个周期中ppg波峰pi的左边四个点p
i1
、p
i2
、p
i3
、p
i4
，ppg波峰的右边三个点p
i5
、p
i6
、p
i7
，ppg波谷vi的左边四个点v
i1
、v
i2
、v
i3
、v
i4
；
[0073]
通过检测到的连续m个周期ecg信号的波峰和波谷，根据设定的间隔，提取ecg波峰ri的左边两个点r
i1
、r
i2
，ecg波谷si的左边三个点s
i1
、s
i2
、s
i3
。
[0074]
在一些实施例中，设定的间隔为
[0075]
在一些具体实施例中，通过检测到的连续m个周期的ppg信号波峰和波谷，提取各个周期中ppg波峰pi的左边四个点p
i1
＝p
i-10、p
i2
＝p
i-20、p
i3
＝p
i-30、p
i4
＝＝p
i-40，ppg波峰的右边三个点p
i5
＝pi 10、p
i6
＝pi 20、p
i7
＝pi 30，ppg波谷vi的左边四个点v
i1
＝v
i-10、v
i2
＝v
i-20、v
i3
＝v
i-30、v
i4
＝＝v
i-40；
[0076]
通过检测到的连续m个周期ecg信号的波峰和波谷，提取ecg波峰ri的左边两个点r
i1
＝r
i-10、r
i2
＝r
i-20，ecg波谷si的左边三个点s
i1
＝s
i-10、s
i2
＝s
i-20、s
i3
＝s
i-30。
[0077]
在一些实施例中，基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，包括：
[0078]
基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，单个周期ppg信号计算三条斜率，分别为点pi与p
i4
、pi与p
i7
、vi与v
i4
之间的斜率
单个周期ecg信号计算三条斜率，分别为点ri与r
i2
、ri与s
i2
、si与s
i2
之间的斜率对连续m个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率计算方差，将计算得到的方差与设定的方差阈值进行比较判断，若不满足方差阈值条件，则返回特征点检测步骤，重复脉搏波和心电信号优质波形的融合提取过程，直至响应于方差阈值均满足条件，得到ppg和ecg信号优质波形。
[0079]
在一些实施例中，对连续m个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率计算方差，计算公式如下：
[0080][0081]
其中，m为信号周期数量，xi表示第i个周期信号对应的波峰波谷幅值、特征值点幅值和斜率，表示连续m个周期信号波峰波谷、特征值点幅值和斜率的平均值。
[0082]
在一些实施例中，m＝5。
[0083]
如图1所示，本发明提出了一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法，包括如下步骤：
[0084]
步骤1：实时采集一段脉搏波信号和心电信号；
[0085]
步骤2：对步骤1的信号分别进行降噪及消除基线漂移预处理；
[0086]
步骤3：对步骤2的信号，即进行预处理后的ppg和ecg信号融合特征点检测；
[0087]
步骤4：对步骤3的信号进行特征值提取；
[0088]
步骤5：对提取的连续m(m＝5)个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，得到符合条件的优质信号波形。
[0089]
通过智能马桶垫上的光电传感器和电极片采集脉搏波信号和心电信号，在采集信号的过程中，会受到采集环境、测试者运动、电磁干扰等影响，出现噪声和基线漂移等问题，产生异常波动段，而影响特征点的检测和特征值的提取。针对这些问题，本发明首先对脉搏波信号和心电信号进行降噪及消除基线漂移预处理。
[0090]
本发明对ppg信号首先通过带通滤波结合分解层数k
ppg
＝4的变分模态分解(vmd)进行处理，对ecg信号通过k
ecg
＝5的vmd分解及各模态分量(imfs)的小波变换降噪进行处理。
[0091]
针对ppg信号，首先通过巴特沃斯带通滤波器滤除高频噪声干扰，保留其在0.4-7hz内主要脉动成分，进一步利用变分模态分解(vmd)将ppg信号分解得到各模态分量imfs并处理，消除信号中存在的基线漂移和残留噪声，vmd的分解层数k直接影响信号的处理效果，在信号分解过程，随着分解层数k的增加，各分量的中心频率逐渐趋于稳定，以此为确定k值的标准之一。另外，使用能量泄漏值结合选取合适的k值。
[0092]
包含n个采样点的ppg信号记为f(t)＝{f1,f2,f3,
…
,fn}，分解得到的分量记为fj(t)＝{f
j1
,f
j2
,f
j3
,
…
,f
jn
}，j＝1,2,
…
,k，则信号f(t)和分量的能量为：
[0093]
[0094][0095]
由于imfs分量具有近似正交性，若选取合适的k值，则信号分解后的能量泄漏较小：
[0096][0097]
通过中心频率和能量泄漏值确定ppg分解层数为k
ppg
＝4，信号实际含噪量不同k值或不同，计算分解后各模态分量与原始信号的相关系数，将相关系数值大于0.3的分量重构，得到降预处理后的ppg信号。
[0098]
针对ecg信号，首先采用vmd进行信号分解，通过仿真分析，结合ecg信号分解得到的模态分量中心频率和能量泄漏值确定分解层数k
ecg
＝5，可根据信号实际含噪情况确定，将ecg信号经过vmd分解得到imf
1-imf5，并将信号中的基线漂移分量去除，剩下的各分量再次经过小波变换降噪并重构，得到预处理后的ecg信号。
[0099]
经过降噪和消除基线漂移预处理的ppg和ecg信号，进一步利用脉搏波和心电信号融合进行特征点的检测，具体步骤如下：
[0100]
脉搏波和心电信号融合特征点检测如图2所示，脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法的特征点检测流程图如图3所示：
[0101]
(1)检测出ppg信号第一个波峰位置根据实验测定的ppg相邻波峰横坐标位置间隔阈值范围d内，在(采样频率)距离范围提取最大值，即第二个ppg波峰p2，以(m 1)d为提取ppg和ecg连续m个周期波峰的窗口阈值，以为步长，保存p1，p2横纵坐标取值。
[0102]
(2)以为步长，在距离范围提取最大值，即ecg的波峰r1，并判断波峰取值是否满足阈值条件，若符合保存r1横纵坐标取值。若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体。
[0103]
(3)以为步长，在距离范围提取最小值，即ecg的波谷s1，并判断波谷横坐标位置是否大于ecg波峰r1位置，若符合保存r1横纵坐标取值。若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体。
[0104]
(4)以为步长，在距离范围提取最小值，即ppg的波谷v1，并判断提取的ppg波谷值是否满足阈值条件，若符合保存v1横纵坐标取值。若不符合则返回步骤(1)，移动ppg窗体。
[0105]
(5)提取第二个ecg波峰r2，ecg波谷s2和ppg波谷v2时步长更新为寻找最值范围更新为以此类推，得到pi(i＝1，2，
…
，m 2)，ri(i＝1，2，
…
，m 1)，si(i＝1，2，
…
，m 1)，vi(i＝1，2，
…
，m 1)的横纵坐标取值，以及包含检测点的连续m个周期ppg和ecg波形数据。
[0106]
基于脉搏波和心电信号融合检测获得的的连续m个周期的ppg与ecg信号的波峰波谷，进一步提取特征值。对于单个周期的ppg信号，以波峰pi为基准点，间隔为依次在波峰pi右边取四个点p
i1
、p
i2
、p
i3
、p
i4
，左边取三个点p
i5
、p
i6
、p
i7
；以波谷vi为基准点，间隔为依次在波谷右侧取四个点v
i1
、v
i2
、v
i3
、v
i4
。对于单个周期的ppg信号，以波峰ri为基准点，间隔为依次在波峰ri右边取两个点r
i1
、r
i2
，以波谷si为基准点，间隔为依次在波谷si右边取三个点s
i1
、s
i2
、s
i3
。
[0107]
在一些实施例中，各个周期中ppg波峰pi的左边四个点p
i1
＝p
i-10、p
i2
＝p
i-20、p
i3
＝p
i-30、p
i4
＝＝p
i-40，ppg波峰的右边三个点p
i5
＝pi 10、p
i6
＝pi 20、p
i7
＝pi 30，ppg波谷vi的左边四个点v
i1
＝v
i-10、v
i2
＝v
i-20、v
i3
＝v
i-30、v
i4
＝＝v
i-40；ecg波峰ri的左边两个点r
i1
＝r
i-10、r
i2
＝r
i-20，ecg波谷si的左边三个点s
i1
＝s
i-10、s
i2
＝s
i-20、s
i3
＝s
i-30。
[0108]
最后针对脉搏波和心电信号融合检测的特征点和提取的特征值：pi、p
i1
、p
i2
、p
i3
、p
i4
、p
i5
、p
i6
、p
i7
、vi、v
i1
、v
i2
、v
i3
、v
i4
、ri、r
i1
、r
i2
、si、s
i1
、s
i2
、s
i3
。计算ppg信号三条斜率，ecg信号的三条斜率，，对连续m个周期的ppg和ecg信号，单个周期的ppg和ecg信号包括20个特征点，6条斜率进行方差阈值判断：
[0109]
对连续m个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率计算方差，计算公式如下：
[0110][0111]
其中，m为信号周期数量，xi表示第i个周期信号对应的波峰波谷幅值、特征值点幅值和斜率，表示连续m个周期信号波峰波谷、特征值点幅值和斜率的平均值；
[0112]
最后对连续m(m＝5)个周期ppg和ecg信号的波峰波谷特征点、特征值和斜率进行方差阈值判断，若不满足方差阈值条件，则返回特征点检测步骤，重复脉搏波和心电信号优质波形的融合提取过程，响应于方差阈值均满足条件，得到ppg和ecg信号优质波形。
[0113]
最后输出符合要求的ppg和ecg特征点取值和优质信号波形数据。
[0114]
综合上述步骤，本发明一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取方法，对于采集的原始心电信号和脉搏波信号分别进行降噪和消除基线漂移处理，预处理后的信号使用脉搏波和心电信号融合进行特征点的检测，对于ppg和ecg信号特征点检测实时改变窗口阈值和步长大小，准确提取同一时间段连续m个周期的波峰波谷点等，进一步基于波峰波谷特征点提取特征值，最后对提取的20个特征点和6条斜率进行方差阈值判断，有效排除信号波形中的异常波动段，提高信号利用率。
[0115]
实施例2
[0116]
第二方面，提供一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取装置，包括：
[0117]
信号获取模块，被配置为获取一段光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号；
[0118]
预处理模块，被配置为对获取的光电容积脉搏波ppg信号和心电ecg信号分别进行预处理，得到预处理后的ppg信号和ecg信号；
[0119]
特征点检测模块，被配置为对预处理后的ppg信号和ecg信号融合特征点检测，得到ppg信号波峰波谷和ecg信号波峰波谷，根据ppg信号波峰位置改变窗口阈值大小和步长，排除信号中的异常段，得到ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及包含特征点的连续m个周期ppg和ecg信号波形数据；
[0120]
特征值提取模块，被配置为对单个周期ppg和ecg信号波形数据进行特征值提取，得到单个周期的ppg和ecg信号特征值；
[0121]
计算判断模块，被配置为基于ppg和ecg信号波峰波谷特征点以及各个周期的ppg和ecg信号特征值，对连续m个周期的ppg和ecg信号波形进行形态和阈值判断，得到符合条件的优质信号波形。
[0122]
实施例3
[0123]
第二方面，本实施例提供了一种脉搏波和心电信号优质波形的融合提取装置，包括处理器及存储介质；
[0124]
所述存储介质用于存储指令；
[0125]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1所述方法的步骤。
[0126]
实施例4
[0127]
第三方面，本实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述方法的步骤。
[0128]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0129]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0130]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0131]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0132]
上述仅用以说明本发明主要的实施方案。依据具体实例对本发明进行了较为详尽
的描述，本领域的技术人员根据上述内容具体原理和实施步骤的引导，可进一步基于技术方案的内容进行改善和变动，本发明的保护范围对于权利要求书及其等同修改适用。