基于脉搏信号的心率计算
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数字信号处理课程研究报告xxxxx院电气与自动化工程学院
一、课题描述
已给定采集完毕的脉搏信号,使用MATLAB分析脉搏信号,并计算其心率。
二、课题分析
本课题的任务是根据采集的脉搏信号计算心率。首先使用MATLAB读取采集到的脉搏信号,因为脉搏信号中存在基线漂移、工频干扰与肌电干扰,所以要设计滤波器滤除干扰,得到有用的信息,得到满意的脉搏信号波形后,计算心率。
三、课题设计
脉搏信号以文本格式存储,使用MATLAB的load()函数读取已经采集完毕的脉搏信号,应注意文件的路径与名字必须正确。
经查阅资料可知基线漂移的频率在0-0.5HZ,工频干扰在50*kHZ(k为正整数),而肌电干扰无法滤除。所以首先设计一个高通滤波器滤除基线漂移,而后再设计一个带阻滤波器滤除工频干扰。因为IIR滤波器阶数更低、滤波效果更好,所以使用IIR滤波器。又因巴特沃斯滤波器与其他几种IIR滤波器相比,在通频带内频率响应曲线最为平坦,故选用巴特沃斯滤波器。
最后使用MATLAB中的findpeaks()函数捕获滤波后的脉搏信号的波峰,由波峰/总时间*60求得其心率。
1.MATLAB脚本
MATLAB程序如下:
clc;
clear;
x=load('F:/丑永新_pulse.txt');
nn=40;
x=x(1:nn,:)';%取出1-40行的所有数据
x=reshape(x,1,3000*nn);%重新排列
x=x./1000;%将mV化为V
fss=1000;%采样频率
ts=1/fss;
N=length(x);
m=1:N;
figure
plot(m*ts,x)
title('原始信号');
pinpu(fss,x);
axis([0 5 0 1])
title('原始信号的频谱');
%接下来设计一个IIR高通滤波器
fs=0.1;fp=0.6;wp1=2*fp/fss;ws1=2*fs/fss;%设置通带截止频率以及阻带截止频率
Rp1=3;Rs1=40;%设置通带波纹与阻带波纹
[n1,wc1]=buttord(wp1,ws1,Rp1,Rs1);
[b1,a1]=butter(n1,wc1,'high');
figure
freqz(b1,a1);%滤波器的频率响应
title('高通滤波器频率响应')
y1=filter(b1,a1,x);
figure
plot(m*ts,y1)
title('第一次滤波后时域波形')
%接下来设计一个带阻滤波器,步骤与前一个相似
fp1=47;fs1=49;fs2=51;fp2=53;
wp2=2*[fp1 fp2]/fss;
ws2=2*[fs1 fs2]/fss;
Rp2=3;Rs2=40;
[n2,wc2]=buttord(wp2,ws2,Rp2,Rs2);
[b2,a2]=butter(n2,wc2,'stop');
figure
freqz(b2,a2)
title('带阻滤波器频率响应')
y2=filter(b2,a2,y1);
figure
plot(m*ts,y2)
title('最终滤波后的波形');
%最后计算心率
%设置阈值
threshold=0.5;
%找出所有峰值,0.5*fss为间隔时间,用以去除干扰峰值
[pks,locs] = findpeaks(y2,'minpeakheight',threshold,'minpeakdistance',0.5*fss); hold on
plot(locs*ts,pks,'x');
%心率为峰值个数/总时间*60
count=length(pks)/(N*ts)*60
2.设计结果
设计结果如下所示:
3.结果分析
从原始的脉搏信号时域波形可观察出,信号的基线上下波动很大,而对比第一次滤波后的时域波形可以发现,滤波后时域波形的基线位置波动很小,滤波效果已经达到。再对它们的脉冲频谱进行观察,可以直观的发现,0-0.5HZ之间的干扰被有效的滤除。
将原始脉搏信号局部进行放大,可以观察到信号的毛刺很多,对比第二次滤波后的波形可以发现,第二次滤波后的波形明显变得光滑,毛刺少了许多,滤波效果差强人意。
得到满意的波形后,使用findpeaks()函数捕获其波峰,在MATLAB程序中已对其电压阈值与时间间隔进行了限制,去除了多余的干扰,捕获到了理想的波峰,最后进行了计算,求出心率为90/min。
四、课题总结
通过本次课题,我对滤波器的理解更加深入了一点,更加清晰的明白了滤波器的工作原理以及实质,对相关函数的使用与了解也有了一定程度的进步,获益良多。本次课题主要考查的还是学生对滤波器的理解程度以及对MATLAB相关函数使用的熟练程度。本次课题有许多不足之处,例如滤波器的设计远非完美,但是这需要大量的练习以及大量的工程经验来积累,所以本次课题的完成度已经让我满意。