脈搏波信號中存在的噪聲干擾分析及降噪方式研究

馬 壯，于兆磊，朱智林，高 文

（1.山東工商學院，山東 煙臺 264003；2.煙臺恩邦電子科技有限公司，山東 煙臺 264006）

0 引 言

脈搏波是人體重要的生理信號之一，同時可以從脈搏信號中計算出心率、收縮壓/舒張壓、血氧含量等重要的人體生理參數(shù)[1-2]。唐宇等利用三軸加速度計獲取噪聲信號消除運動偽差，計算出在誤差允許范圍內(nèi)的人體心率值[3]。焦學軍等通過研究血壓與脈搏波的特征參數(shù)關系，通過回歸分析建立適合不同人的特征方程，獲取準確的血壓值[4]。陳明進等對脈搏波中提取血氧飽和度做了綜述研究[5]。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的興起，脈搏波等重要技術與物聯(lián)網(wǎng)結合的醫(yī)療產(chǎn)品也日益成為家庭和醫(yī)院中不可缺少的工具之一。楊琳等通過物聯(lián)網(wǎng)技術對妊娠期高血壓患者實現(xiàn)遠程監(jiān)護[6]；劉新龍等通過移動互聯(lián)網(wǎng)對糖尿病患者的身體指標、用藥、飲食完成醫(yī)療輔助系統(tǒng)的設計[7]。通過獲取精確的脈搏信號來獲取人體參數(shù)十分重要。

采集的脈搏信號容易受到干擾，韓慶陽等通過基于經(jīng)驗模態(tài)分解EMD的方法有效去除脈搏信號中的基線漂移[8]。胡芳凝等使用改進的快速滑動平均濾波完成了脈搏波的降噪，并且從中提取了準確的血氧飽和度[9]。龔中良等人通過優(yōu)化電路利用差分電路的高共模抑制比的特點，實現(xiàn)了對脈搏信號的濾波處理[10]。但通過改進算法和優(yōu)化傳感器電路兩種方式對采集的脈搏信號進行濾波處理，或通過對脈搏信號采集過程及脈搏信號分析得到的脈搏信號中存在多種噪聲干擾。

本文從脈搏信號的信號特征出發(fā)，結合信號采集過程中存在的干擾，對脈搏信號中存在的基線漂移、工頻噪聲、肌電干擾等噪聲及位置、環(huán)境光等干擾進行系統(tǒng)分析，提出有效的降噪方式，得到準確的脈搏信號。

1 脈搏信號噪聲與降噪方式研究

1.1 環(huán)境光的干擾及降噪方式

光電容積脈搏信號檢測分為反射式和投射式，區(qū)別在于光源與光接收器的位置不同：反射式檢測將光源與光接收器放于同側(cè)；透射式檢測則將兩者對立放置[11]。光接收器在接收射出光時會受到周圍環(huán)境光的干擾，使得檢測的脈搏波并不理想。

在實驗過程中，檢測對象的檢測部位與傳感器間存在的環(huán)境光容易造成二次反射，并且常存在于測量過程中。減少對脈搏信號檢測的影響有如下兩種方式：

（1）對傳感器進行密封，不僅可以有效避免環(huán)境光干擾，還可以減少檢測部位與傳感器的接觸，增加準確度；

（2）在傳感器的背面涂上吸光材料，同時檢測時將手指完全放于傳感器之上減少環(huán)境光的存在，這種方式的缺點是檢測部位與傳感器完全接觸，檢測的準確度較低[12]。

1.2 電磁干擾及降噪方式

信號采集系統(tǒng)和其他電子設備在脈搏信號采集過程中均會造成電磁干擾，其幅度不同且頻率范圍廣，而對于脈搏噪聲影響比較大的頻率范圍為0.005～1 000 Hz。市電電壓的電磁輻射也會對脈搏信號造成干擾，對脈搏信號的準確測量有極大影響[13]。

光接收器通過對接收的光強度進行光電轉(zhuǎn)換，信號微弱，同時傳統(tǒng)采集電路中設計的一級放大電路與光接收器之間是分離的，故信號在傳遞過程中容易受到電磁信號的干擾。因此須對電路進行優(yōu)化，即在光接收器后的一級放大電路中使用電磁屏蔽以減少電磁信號帶來的影響[14]。

工頻干擾是最常見的電路干擾，脈搏信號變化緩慢，在信號采集過程中容易受到工頻信號的干擾，因此必須抑制工頻信號產(chǎn)生的影響。脈搏信號的頻率范圍為0.3～20 Hz，而工頻信號的頻率為50 Hz，因此可以通過低通濾波電路抑制工頻信號，同時還可以降低系統(tǒng)功耗、減少電磁干擾，并在控制電路中進行脈沖調(diào)制。除了在電路中進行濾波外，還須在信號采集后，使用軟件濾除工頻信號。

1.3 檢測位置的影響及位置選擇

現(xiàn)階段，可進行脈搏波無創(chuàng)檢測的位置有指尖、耳垂、手腕和心臟。不同位置反映的主要信息也有區(qū)別，心臟處最為準確。光源、光接收器與檢測位置的距離也會影響脈搏信號準確度：距離太近，血管受到擠壓、接觸電阻不穩(wěn)定；距離太遠，導致光接收器得到的脈搏信號變得更加微弱。

上述3個檢測部位均含有豐富的動脈、微動脈等血管，其中手指指尖部位的血管數(shù)量極其豐富，皮膚組織較薄，光源投射容易，故常作為透射式和反射式的檢測位置，缺點是肌肉抖動不可控制。手腕處主要是靜脈和橈動脈兩種，手腕前后距離較遠，故常用在反射式檢測中。血管分布如圖1所示。

圖1 血管分布

1.4 肌電干擾、基線漂移及其降噪方式

在采集過程中，人體組織的輕微抖動會對檢測信號產(chǎn)生干擾。脈搏波信號微弱，肌電干擾為微伏級信號，約占脈搏信號的20%。不穩(wěn)定的放大電路和不規(guī)律的呼吸都有可能對脈搏信號造成基線漂移，通過對采集的信號進行分解得到類似于低頻的正弦波。針對肌電干擾及基線漂移的解決方法如下所示：

（1）開始檢測之前，檢測對象靜坐2 min，調(diào)整呼吸頻率，減少肌肉干擾的影響；

（2）優(yōu)化傳感器放大電路，增加其穩(wěn)定性；

（3）通過軟件濾除肌電干擾及基線漂移。

1974年，J. Morlet提出小波變換的雛形[16]。相較于傅里葉變換和短時傅里葉變換信號處理方式，小波變換的優(yōu)勢在于在其“變焦”特性，即寬分析窗口用于低頻部分，窄分析窗口用于高頻部分。而所謂的小波變換則是在分析信號時加的隨著時域局部變化的時間窗和頻率窗，即所加窗口可根據(jù)內(nèi)部的信號改變窗口大小。

小波變換的定義式：

式中：f(t)為信號函數(shù)；φ(t)為小波函數(shù)；a為尺度，控制小波函數(shù)的伸縮；τ為平移量，控制小波函數(shù)的平移。

根據(jù)脈搏信號特征分析可知，頻率是脈搏信號的主要特征之一。對采集的信號進行多尺度分解時，其中的細節(jié)分量代表高頻噪聲部分，可選擇合適的閾值，通過閾值量化處理高頻噪聲的干擾；低頻近似分量為基線漂移信號，可使用強制去噪的方式置零后消除基線漂移的干擾[17]。

脈搏信號中主要存在高頻噪聲和基線漂移兩種干擾，通常借助軟件算法降低干擾，以獲取準確的信號。其他干擾均可通過優(yōu)化電路及改進檢測設備去除，但其造成的影響也不可忽視。在對信號進行降噪和去干擾處理后，可以獲得準確的脈搏信號。

2 實驗結果分析

2.1 理論介紹

信號采集的硬件選用Arduino UNO開發(fā)板，脈搏傳感器使用Pulsesensor。Arduino開發(fā)板自帶編程環(huán)境Arduino IDE，該軟件使用方便，可自動識別Arduino UNO串口，性價比高、小巧，適合二次開發(fā)。

Pulsesensor使用放射式光電容積脈搏波檢測傳感器，光接收器選用APDS-9008。通過查看手冊得知光接收器與光源的峰值波長接近，靈敏度較高。

信號采集上位機結合MATLAB強大的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢，以及GUI圖形用戶界面的優(yōu)點，建立了一個脈搏信號采集、預處理及存儲平臺。平臺結構如圖2所示。

圖2 平臺結構

2.2 數(shù)據(jù)預處理

在開始數(shù)據(jù)采集之前，首先對于Pulsesenor傳感器進行防環(huán)境光處理，即將傳感器固定在指套上沿，待實驗對象靜坐1 min后，將指套套入檢測對象的中指指尖且平放于桌面。

采集到的數(shù)據(jù)使用MATLAB進行預處理。通過小波去噪，借助MATLAB對含有噪聲的混合信號使用小波基函數(shù)db8小波進行N層小波分解。原始信號S表示如下：

S=A+D1+D2+…+DN

式中：S代表原始信號；A代表低頻近似部分；D代表高頻細節(jié)部分；數(shù)字N代表小波分解尺度數(shù)。

對脈搏信號使用小波基函數(shù)db8小波進行3層分解。D1～D3部分為高頻細節(jié)部分，而A3則是在3層分解后的低頻近似部分。我們可以對信號的高頻部分進行強制去噪處理，以消除混合信號中高頻部分的噪聲。使用小波基函數(shù)db8進行8層分解，D1～D8部分為高頻細節(jié)部分，而A8則是在8層分解后的低頻近似部分。可以對信號的低頻部分選取合適的閾值進行抑制處理，從而得到更加精確的信號。

2.3 結果分析

使用6種不同小波基對同一脈搏波信號去噪，結果見表1所列。

表1 去噪后結果

去噪前后對比如圖3所示。

圖3 去噪對比圖

3 結 語

準確的脈搏波信號可以有效計算人體的血壓、心率、血氧飽和度等生理參數(shù)，這些參數(shù)可以應用于心血管疾病檢測等方面。本論文首先針對基于光電容積脈搏描記法采集的信號進行噪聲分析，然后提出相應的抑制消除噪聲方式，利用這些方法對脈搏波信號進行去噪處理取得了較好的效果，為后續(xù)脈搏波特征提取及分類等工作提供了方便，并為醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的搭建提供了理論基礎。