湯 青，周琪云，曾 斌

(江西師范大學 計算機信息工程學院，江西 南昌330022)

0 引 言

脈搏由心臟有節(jié)律的搏動產(chǎn)生，能夠一定程度上反映人體血液循環(huán)與心臟器官的生理變化［1］。因此，對脈搏實時監(jiān)測有助于使用者了解脈搏變化與自身心血管疾病的預防具有重要意義。

脈搏傳感器在數(shù)據(jù)采集過程中，不可避免地會受到一些來自于系統(tǒng)自身與外界環(huán)境的周期性、非周期性的干擾信號的影響，如使用者呼吸、肌肉抖動、基線漂移，工頻干擾［2］等。目前，處理干擾信號的方式有硬件濾波和軟件濾波兩種。單純使用硬件濾波具有固定截止頻率，濾波器矩形系數(shù)不理想，準確性相對較差等缺點，不能完全抑制系統(tǒng)本身和外界環(huán)境的影響。因此，需要運用有效的軟件濾波算法，抑制或消除信號采集過程中各種信號干擾的影響，使脈搏監(jiān)測數(shù)據(jù)可靠。

為了方便、快捷、實時監(jiān)測人體脈搏數(shù)據(jù)，同時考慮系統(tǒng)的移動性和低功耗，本文設計了一種穿戴式脈搏實時監(jiān)測系統(tǒng)。在對實驗測試和分析研究的基礎上，提出自適應混合濾波算法，用于提高系統(tǒng)實時監(jiān)測的可靠性，實現(xiàn)人體脈搏生命體征的長期實時監(jiān)測。

1 脈搏實時監(jiān)測系統(tǒng)

脈搏實時監(jiān)測系統(tǒng)主要由穿戴式設備、智能手機兩個模塊組成，整個系統(tǒng)的基礎為穿戴式設備，該設備主要由脈搏傳感器、處理器、存儲單元、控制模塊、顯示模塊、藍牙模塊組成。系統(tǒng)硬件設計框架如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)硬件設計框架圖Fig 1 Frame of system hardware design

脈搏傳感器對人體橈動脈信號進行采集，輸出為脈沖信號，脈沖信號通過GPIO 送入處理器處理，并將處理之后的結(jié)果進行顯示。由藍牙模塊與智能手機建立連接，完成數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)脈搏數(shù)據(jù)在智能手機端的顯示、存儲與分析，方便使用者查看實時或歷史脈搏數(shù)據(jù)，通過智能手機可對系統(tǒng)參數(shù)進行設置，實現(xiàn)人機交互功能。

為實現(xiàn)脈搏實時監(jiān)測，通過測量脈沖信號間隔周期T，由公式f=60/T 即可獲得脈搏瞬時值［3］。將獲得的脈搏瞬時值進行數(shù)值濾波，完成一次完整的采集、計算、濾波過程，輸出濾波后的結(jié)果。

在通信協(xié)議選擇方面，隨著智能手機普及，市場上主流智能手機都支持藍牙4.0 技術。因此，通過BLE 4.0 將手機與脈搏監(jiān)測設備相連，建立無線個域網(wǎng)，極大程度提高設備的可移動性，降低設備功耗與價格［4］。在智能手機上開發(fā)APP，用戶只需通過隨身攜帶的手機，就能完成對自身脈搏的實時監(jiān)測，時刻了解脈搏信息。

2 自適應混合濾波算法

在數(shù)值濾波算法中，通常根據(jù)干擾信號的不同特點，采用不同的濾波算法，從而達到更好的濾波效果。常用數(shù)值濾波算法［5］中:1)限幅濾波法［6］通過設定閾值，對采樣值進行削值處理，使其不超過閾值范圍。能夠有效克服因偶然因素引起的奇異信號干擾，但對周期性干擾信號抑制作用差，平滑度差。2)中位值平均濾波法［7］可抑制偶然性脈沖干擾，消除由其所引起的采樣值偏差。3)遞推平均濾波法［7，8］對周期性干擾有良好的抑制作用，但對偶然性信號干擾抑制作用較差，平滑程度高。在中位值平均濾波法與遞推平均濾波法中，采樣值窗口大小選擇同樣會影響濾波的效果［8］。窗口大，平滑度高，靈敏度低;窗口小，平滑度差，靈敏度高。

針對以上分析，采用限幅濾波法、遞推中位值平均濾波法、遞推平均濾波法相結(jié)合，并針對采樣值窗口大小對濾波效果的影響，提出了自適應混合濾波算法，既能有效濾除偶然干擾，又能抑制周期性干擾。算法流程如圖2 所示。

在自適應混合濾波算法中，Wn為第n 次采樣隊列窗口大小。Wn值的調(diào)整需要進行判定，當滿足n%m=0 時，進行一次Wn調(diào)整。其中，m 為系統(tǒng)設定的Wn調(diào)整步長。正常情況下，前一次采樣值與后一次采樣值偏差幅度應很小。因此，如果樣本隊列中兩兩相鄰數(shù)值差的絕對值大于系統(tǒng)設定的最大采樣偏差值，則說明脈搏采集時產(chǎn)生一次異常波動

式中 1 為產(chǎn)生異常波動，0 為無異常波動，SA為最大采樣值偏差。

圖2 自適應混合濾波算法流程圖Fig 2 Flow chart of adaptive hybrid filtering algorithm

根據(jù)采樣值隊列中異常波動次數(shù)，自適應調(diào)整對應的窗口大小。當異常波動次數(shù)多，增大隊列窗口，提升平滑效果，抑制干擾;異常波動次數(shù)少，減小隊列窗口，減少內(nèi)存消耗，提升運算速度

式中 En為異常波動次數(shù);P1，P2，P3(P1＜P2＜P3)為采樣值窗口大小，λ(0 ＜λ ＜1)為權重。

最大心率，即心臟每分鐘有節(jié)律收縮的次數(shù)。采用國際通用最大心率計算公式為人體最大脈搏值與系統(tǒng)設定的最小脈搏對脈搏進行限幅濾波:如果測量值大于最小脈搏并且小于最大脈搏，則本次采樣值有效;若采樣值大于最大脈搏或小于最小脈搏，則本次采樣值無效，丟棄本次采樣值，使用歷史測量平均值作為此次的測量值;若測量值連續(xù)3 次無效，則初始化所有操作，重新開始測量。通過限幅濾波的脈搏測量值為Sn

式中 Fn為第n 次脈搏測量值，F(xiàn)c為歷史測量平均值。Hmin為系統(tǒng)設定的最小脈搏值，Hmax為最大脈搏，age 為測試者年齡。

將經(jīng)過限幅濾波算法的脈搏測量值加入到隊列中進行遞推中位值平均濾波處理。根據(jù)先進先出原則，將測量得到的新值加入到隊尾，并扔掉隊首的數(shù)據(jù)。根據(jù)隊列窗口大小，去掉隊列中最大值和最小值，計算剩下的(Wn－2)個數(shù)據(jù)的算術平均值作為遞推中位值平均濾波輸出，并更新歷史測量平均值，經(jīng)過遞推中位值平均濾波的脈搏測量值為

式中 S(n－i)為經(jīng)過限幅濾波的第(n－i)次脈搏測量值，S(n－i)max，S(n－i)min分別是隊列中脈搏測量值的最大值和最小值。

為進一步提高脈搏采集系統(tǒng)穩(wěn)定性，算法運用二次遞推平均濾波

式中 Hn為遞推平均濾波輸出值，即為本次最終脈搏測量值。

遞推平均濾波屬于低通濾波，多次采用可使截止頻率變的更小，濾掉頻率相對較低的高頻信號。

3 實驗與分析

對本文提出的自適應混合濾波算法進行測試。采用HK—2000A 作為壓電式脈搏傳感器，美國德州儀器TI CC2540 片 上 系 統(tǒng)(SoC):Android 系 統(tǒng) 為4.4 版 支 持BLE 4.0XIAOMI3作為手機端。

為了測試使用自適應混合濾波算法對提高系統(tǒng)測量精度的作用。選擇三道心電圖機(邦鍵ECG—3010)同步記錄心率作為參考標準來評測該系統(tǒng)的準確性，將使用與未使用自適應混合濾波算法的測量結(jié)果與參考標準進行對比。實驗中對10 名測試者進行測量，其中，男性6 名，年齡在25～49 歲之間，女性4 名，年齡在22～44 歲之間，測試條件為靜坐狀態(tài)，持續(xù)時間為10 min。根據(jù)心電圖機、使用與未使用自適應混合濾波算法設備三組測量值，分別計算得到平均脈搏和標準差。計算使用、未使用濾波算法測量值與參考值的差值標準差，結(jié)果如圖3、圖4 所示。

圖3 三組測量值的平均脈搏與標準差對比Fig 3 Comparison of average pulse of three groups measured value and standard deviation

圖4 使用、未使用濾波測量值與參考值的差值標準差Fig 4 Standard deviation of measured value using/not using filtering algorithm and reference value

由結(jié)果可知，未使用自適應混合濾波算法的測量結(jié)果最大的個體平均脈搏相差4.1 BPM，總體平均脈搏相差2.25 BPM。使用自適應混合濾波算法處理后，測量得到最大個體平均脈搏相差0.7 BPM，總體平均脈搏相差0.43 BPM。使用、未使用濾波算法10 組測量值與參考值的差值標準差的平均值分別為0.305，2.789，提高約9 倍。使用濾波算法使得系統(tǒng)穩(wěn)定性與測量精度得到大幅度提高。

4 結(jié) 論

本文設計了一種穿戴式脈搏實時監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有較好移動性，能夠為使用者提供方便的脈搏監(jiān)測與記錄，且具有較好低功耗性能。對計算得到的脈搏值進行濾波，提高系統(tǒng)測量精度和抗干擾性。通過對比測試表明:提出的自適應混合濾波算法使脈搏實時監(jiān)測系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性得到了大幅提升，可用于人體脈搏生命體征的長期實時監(jiān)測。

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