自适应混合滤波在脉搏实时监测系统中的应用*

汤 青，周琪云，曾 斌

(江西师范大学 计算机信息工程学院，江西 南昌330022)

0 引 言

脉搏由心脏有节律的搏动产生，能够一定程度上反映人体血液循环与心脏器官的生理变化［1］。因此，对脉搏实时监测有助于使用者了解脉搏变化与自身心血管疾病的预防具有重要意义。

脉搏传感器在数据采集过程中，不可避免地会受到一些来自于系统自身与外界环境的周期性、非周期性的干扰信号的影响，如使用者呼吸、肌肉抖动、基线漂移，工频干扰［2］等。目前，处理干扰信号的方式有硬件滤波和软件滤波两种。单纯使用硬件滤波具有固定截止频率，滤波器矩形系数不理想，准确性相对较差等缺点，不能完全抑制系统本身和外界环境的影响。因此，需要运用有效的软件滤波算法，抑制或消除信号采集过程中各种信号干扰的影响，使脉搏监测数据可靠。

为了方便、快捷、实时监测人体脉搏数据，同时考虑系统的移动性和低功耗，本文设计了一种穿戴式脉搏实时监测系统。在对实验测试和分析研究的基础上，提出自适应混合滤波算法，用于提高系统实时监测的可靠性，实现人体脉搏生命体征的长期实时监测。

1 脉搏实时监测系统

脉搏实时监测系统主要由穿戴式设备、智能手机两个模块组成，整个系统的基础为穿戴式设备，该设备主要由脉搏传感器、处理器、存储单元、控制模块、显示模块、蓝牙模块组成。系统硬件设计框架如图1 所示。

图1 系统硬件设计框架图Fig 1 Frame of system hardware design

脉搏传感器对人体桡动脉信号进行采集，输出为脉冲信号，脉冲信号通过GPIO 送入处理器处理，并将处理之后的结果进行显示。由蓝牙模块与智能手机建立连接，完成数据交互，实现脉搏数据在智能手机端的显示、存储与分析，方便使用者查看实时或历史脉搏数据，通过智能手机可对系统参数进行设置，实现人机交互功能。

为实现脉搏实时监测，通过测量脉冲信号间隔周期T，由公式f=60/T 即可获得脉搏瞬时值［3］。将获得的脉搏瞬时值进行数值滤波，完成一次完整的采集、计算、滤波过程，输出滤波后的结果。

在通信协议选择方面，随着智能手机普及，市场上主流智能手机都支持蓝牙4.0 技术。因此，通过BLE 4.0 将手机与脉搏监测设备相连，建立无线个域网，极大程度提高设备的可移动性，降低设备功耗与价格［4］。在智能手机上开发APP，用户只需通过随身携带的手机，就能完成对自身脉搏的实时监测，时刻了解脉搏信息。

2 自适应混合滤波算法

在数值滤波算法中，通常根据干扰信号的不同特点，采用不同的滤波算法，从而达到更好的滤波效果。常用数值滤波算法［5］中:1)限幅滤波法［6］通过设定阈值，对采样值进行削值处理，使其不超过阈值范围。能够有效克服因偶然因素引起的奇异信号干扰，但对周期性干扰信号抑制作用差，平滑度差。2)中位值平均滤波法［7］可抑制偶然性脉冲干扰，消除由其所引起的采样值偏差。3)递推平均滤波法［7，8］对周期性干扰有良好的抑制作用，但对偶然性信号干扰抑制作用较差，平滑程度高。在中位值平均滤波法与递推平均滤波法中，采样值窗口大小选择同样会影响滤波的效果［8］。窗口大，平滑度高，灵敏度低;窗口小，平滑度差，灵敏度高。

针对以上分析，采用限幅滤波法、递推中位值平均滤波法、递推平均滤波法相结合，并针对采样值窗口大小对滤波效果的影响，提出了自适应混合滤波算法，既能有效滤除偶然干扰，又能抑制周期性干扰。算法流程如图2 所示。

在自适应混合滤波算法中，Wn为第n 次采样队列窗口大小。Wn值的调整需要进行判定，当满足n%m=0 时，进行一次Wn调整。其中，m 为系统设定的Wn调整步长。正常情况下，前一次采样值与后一次采样值偏差幅度应很小。因此，如果样本队列中两两相邻数值差的绝对值大于系统设定的最大采样偏差值，则说明脉搏采集时产生一次异常波动

式中 1 为产生异常波动，0 为无异常波动，SA为最大采样值偏差。

图2 自适应混合滤波算法流程图Fig 2 Flow chart of adaptive hybrid filtering algorithm

根据采样值队列中异常波动次数，自适应调整对应的窗口大小。当异常波动次数多，增大队列窗口，提升平滑效果，抑制干扰;异常波动次数少，减小队列窗口，减少内存消耗，提升运算速度

式中 En为异常波动次数;P1，P2，P3(P1＜P2＜P3)为采样值窗口大小，λ(0 ＜λ ＜1)为权重。

最大心率，即心脏每分钟有节律收缩的次数。采用国际通用最大心率计算公式为人体最大脉搏值与系统设定的最小脉搏对脉搏进行限幅滤波:如果测量值大于最小脉搏并且小于最大脉搏，则本次采样值有效;若采样值大于最大脉搏或小于最小脉搏，则本次采样值无效，丢弃本次采样值，使用历史测量平均值作为此次的测量值;若测量值连续3 次无效，则初始化所有操作，重新开始测量。通过限幅滤波的脉搏测量值为Sn

式中 Fn为第n 次脉搏测量值，Fc为历史测量平均值。Hmin为系统设定的最小脉搏值，Hmax为最大脉搏，age 为测试者年龄。

将经过限幅滤波算法的脉搏测量值加入到队列中进行递推中位值平均滤波处理。根据先进先出原则，将测量得到的新值加入到队尾，并扔掉队首的数据。根据队列窗口大小，去掉队列中最大值和最小值，计算剩下的(Wn－2)个数据的算术平均值作为递推中位值平均滤波输出，并更新历史测量平均值，经过递推中位值平均滤波的脉搏测量值为

式中 S(n－i)为经过限幅滤波的第(n－i)次脉搏测量值，S(n－i)max，S(n－i)min分别是队列中脉搏测量值的最大值和最小值。

为进一步提高脉搏采集系统稳定性，算法运用二次递推平均滤波

式中 Hn为递推平均滤波输出值，即为本次最终脉搏测量值。

递推平均滤波属于低通滤波，多次采用可使截止频率变的更小，滤掉频率相对较低的高频信号。

3 实验与分析

对本文提出的自适应混合滤波算法进行测试。采用HK—2000A 作为压电式脉搏传感器，美国德州仪器TI CC2540 片 上 系 统(SoC):Android 系 统 为4.4 版 支 持BLE 4.0XIAOMI3作为手机端。

为了测试使用自适应混合滤波算法对提高系统测量精度的作用。选择三道心电图机(邦键ECG—3010)同步记录心率作为参考标准来评测该系统的准确性，将使用与未使用自适应混合滤波算法的测量结果与参考标准进行对比。实验中对10 名测试者进行测量，其中，男性6 名，年龄在25～49 岁之间，女性4 名，年龄在22～44 岁之间，测试条件为静坐状态，持续时间为10 min。根据心电图机、使用与未使用自适应混合滤波算法设备三组测量值，分别计算得到平均脉搏和标准差。计算使用、未使用滤波算法测量值与参考值的差值标准差，结果如图3、图4 所示。

图3 三组测量值的平均脉搏与标准差对比Fig 3 Comparison of average pulse of three groups measured value and standard deviation

图4 使用、未使用滤波测量值与参考值的差值标准差Fig 4 Standard deviation of measured value using/not using filtering algorithm and reference value

由结果可知，未使用自适应混合滤波算法的测量结果最大的个体平均脉搏相差4.1 BPM，总体平均脉搏相差2.25 BPM。使用自适应混合滤波算法处理后，测量得到最大个体平均脉搏相差0.7 BPM，总体平均脉搏相差0.43 BPM。使用、未使用滤波算法10 组测量值与参考值的差值标准差的平均值分别为0.305，2.789，提高约9 倍。使用滤波算法使得系统稳定性与测量精度得到大幅度提高。

4 结 论

本文设计了一种穿戴式脉搏实时监测系统，该系统具有较好移动性，能够为使用者提供方便的脉搏监测与记录，且具有较好低功耗性能。对计算得到的脉搏值进行滤波，提高系统测量精度和抗干扰性。通过对比测试表明:提出的自适应混合滤波算法使脉搏实时监测系统的精度和稳定性得到了大幅提升，可用于人体脉搏生命体征的长期实时监测。

［1］ 吴兴惠，王彩君.传感器与信号处理［M］.北京:电子工业出版社，1998.

［2］ 张爱华，丑永新.动态脉搏信号的采集与处理［J］.中国医疗器械杂志，2012，38(2):79－84.

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［4］ 陈子龙，张红雨，李俊斌.CC2540 和SHT11 的无线温湿度采集系统设计［J］.单片机与嵌入式系统应用，2013，11(4):41－44.

［5］ 向红军，雷 彬.基于单片机系统的数字滤波方法的研究［J］.电测与仪表，2005，42(9):53－55.

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