一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种信号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取人体出现了室颤时的信号；对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至n，n为时间点总数；基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，包括：基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算得到每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差；基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个时间点对应的第一标准差，识别所述信号的类型，包括：基于所述每个时间点对应的第一标准差，计算所述每个时间点对应的第一标准差之间的第二标准差，并计算所述信号的波峰平均间距以及波谷平均间距；根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标准差、所述波峰平均间距以及所述波谷平均间距，识别所述信号的类型，包括：根据所述第二标准差与标准差阈值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标准差与标准差阈值比较、所述波峰平均间距与波峰平均间距阈值比较、以及所述波谷平均间距与波谷平均间距阈值比较，识别所述信号的类型，包括：当波谷平均间距不小于波谷平均间距阈值，波峰平均间距大于波峰平均间距阈值，且每个时间点对应的标准差之间的标准差小于标准差阈值时，则所述信号为不可电击室速信号；当波谷平均间距小于波谷平均间距阈值，且每个时间点对应的标准差之间的标准差小于标准差阈值时，则所述信号为室颤信号。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，计算得到每个时间点对应的不同频率段的频率含量之间的第一标准差，包括：将第i个时间点对应的不同频率段的频率含量作为矩阵的第i行元素，得到矩阵；计算矩阵的每一行元素之间的标准差，得到n个第一标准差，其中，n个第一标准差分别对应于不同时间点对应的不同频率段的频率含量之间的标准差。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个时间点对应的第一标准差，计算所述每个时间点对应的第一标准差之间的第二标准差，包括：将所述每个时间点对应的第一标准差作为向量的元素，构成向量；计算向量内每个元素之间的标准差，得到第二标准差。8.一种信号识别装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块：用于获取人体出现了室颤时的信号；分析模块：用于对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至n，n为时间点总数；识别模块：用于基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型为不可电击室速信号或者室颤信号。9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了一种信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取人体出现了室颤时的信号；对所述信号做时频分析，得到预设赫兹范围内第i个时间点对应的不同频率段的频率含量；其中，i的取值从1至N，N为时间点总数；基于每个时间点对应的不同频率段的频率含量，识别所述信号的类型，其中，所述类型包括不可电击室速信号和室颤信号。在本技术方案中，通过不可电击室速信号和室颤信号的频率含量不同的特点，基于不可电击室速信号和室颤信号的频率含量，能够有效区分不可电击室速信号和室颤信号，从而降低对不可电击室速信号误识别的概率。速信号误识别的概率。速信号误识别的概率。


技术研发人员：何静 卜祥南 谢超成 吴亚男
受保护的技术使用者：深圳市科曼医疗设备有限公司
技术研发日：2022.11.18
技术公布日：2023/3/10