脉搏信号的采集与分析

冯晓雨 谢秋彦 邬国梁

摘 要：脉搏波波形中包含丰富的人体心血管系统信息，因此在心血管健康状态监测中得到了广泛的关注。但是，获取脉搏信号的过程容易受到多种因素的干扰，导致采集的脉搏信号质量不高，影响其在健康监护管理中的应用。在脉搏信号的获取与分析中主要包括脉搏信号的获取、预处理与数据分析等内容，本文从这四方面对脉搏信号的获取与分析展开了系统的研究。

关键词：脉搏信号采集; 脉搏信号预处理; 脉搏信号分析

中图分类号：TP391.9              文献标识码：A    文章编号：1006-3315（2019）07-200-001

中医学的诊断主要依靠“望”，“闻”，“问”，“切”，其中切脉作为中医诊断的一个重要组成部分。脉象信息中传递机体各个部分的生理与病理信息，透过脉象可以窥看人体内各个器官、组织的运行状态，为病理诊断提供依据。

我国有许多医学界乃至其他学科的学者，对脉学的理论、脉诊客观化、临床诊断和实验研究等方面进行科学研究，开展了大量的工作，做出了艰辛的努力，为脉诊客观化研究奠定了基础。脉象仪的研发又是脉诊客观化研究工作的先导，它是临床脉诊客观化的基础。我国先后开发并生产了多种脉象仪，主要应用于科研和教学，促进了脉象客观化研究。脉诊仪器应该从传统医院、学校教学中走入寻常百姓家庭，未来脉诊发展的趋势应该围绕着辅助诊断、家庭保健两个方向发展。

1.脉搏信号的获取

脉搏信号采集的主要过程是先由传感器将脉搏信号转换成电信号，经过放大、模数转换最终转化为计算机可存储的数字信号。脉搏信号采集系统按照其测量的信号类型大体上可以分为三类：压力脉搏信号采集系统、光电脉搏信号采集系统和超声脉搏信号采集系统。

1.1压力脉搏信号采集系统

压力脉搏信号采集系统所记录的曲线是跷动脉处透壁压随时间变化的压力随时间变化曲线，基于压力传感器的脉搏信号采集系统是脉搏信号采集系统中最为主流的类型。

压力脉搏信号的传感器主要有应变片、压电薄膜以及磁致伸缩复合材料，液压包等。前两种传感器可以将跷动脉处压力变化转化为电阻或电容的变化，后两者可以将跷动脉处皮肤形变转换为磁场变化或液柱的高度变化。通过一定的器件将这些变化的物理量转化为电信号存入计算机，就组成了脉搏信号采集系统。

1.2光电脉搏信号采集系统

光电信号的脉搏信号采集的原理是通过测量反射光的密度记录血管容积的变化。它所记录的是被测量处的血管容积随时间的变化容积——时间曲线。光电容积脉搏信号由于其获取手段简单、仪器研制方便、成本低廉等特点，在脉搏信号分析中应用较广。

1.3超声脉搏信号采集系统

不同于压力传感器，超声传感器所获取的脉搏博动信息主要表征了测量位置的血液流速信息，它得到的曲线是一条血流速度随时间变化的速度——时间曲线。其检测血流速度的原理是通过超声波发送器向被检测的位置发射超声波后，发射回的超声波接收器接收，通过计算超声波发射频率和接收到发射回来的超声波频率求得血流的速度。

2.脉搏信号的预处理

脉搏信号的预处理的主要目的是去除采集到的信号中的干扰，从而提升脉搏信号的质量和可信度，使得后续的特征提取和分类更为准确。常见的预处理过程主要包括去除噪声、伪峰、基线漂移等。

由于压力传感器比较灵敏，即便在完全安静的状态中进行采集，所得的脉象信号仍会混杂肌电干扰、人体的微动与电极接触不良引起的电极接触噪声、交流电引起的工频干扰等噪声，以及由呼吸引起的基线漂移。小波变换是目前较为常用的滤波方法。王燕等运用小波变换对信号进行分解重构，有效且同步完成消噪和基线漂移消除的工作，同时可以保证不损失信号细节。

3.脉搏信号的分析

3.1频域分析法

上世纪80年代，研究学者开始对脉搏信号进行频谱分析，即将时域脉搏波信号通过FFT变换而转换至频域上，从而得到相应的频谱图，根据频谱图中相应的特征信息分析脉搏波信号。经过频域转换后，频谱图中所包含的信息与原信号的信息完全不同，不同的是这种信息是以所有频率分量的集合形式来表示。频域分析法更实用于确定性平稳信号的分析，但对脉搏波这种具有非线性、非平稳特点信号的处理上，它不仅缺乏一定的分辨率，而且对一个特殊的信号需要一个特殊的窗处理才能得到最佳分辨率。

3.2数学建模分析法

脉搏系统建模是国外学者对于脉搏系统研究的普遍方向。数学建模分析就是用数学模型的方法来描述心血管系统的生理状态及其内在联系，这种方法以数学模型中的参数对应人体血管系统的参数，可以用来分析和预测血管系统的运行机制和变化规律，提高研究效率。根据其原理不同，应用较为广泛的脉搏系统建模主要分为两类：力学建模和电路模型建模。其中，电路模型建模是为了便于计算和分析力学方程而应运而生的另一种建模，其原理是在一定的条件下，根据力-电之间的等效关系，将力学模型转化为“电路模型”来求解和分析血管系统。

项目支持：该项目得到了大学生创新训练计划的财政支持，西南民族大学（20180656076）。

参考文献：

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[3]王燕.續明进，杨梅.脉象信号的小波多分辨率分析方法[J]北京印刷学院学报，2011，19（6）：42-46

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