脉搏信号峰值提取方法总结

脉搏波图像的包络线提取与特征点跟踪夏钧;陶洪峰【摘要】针对传统包络线提取需要手工绘制的问题,提出一种自动识别多普勒超声图像包络线方法.该算法首先对脉搏波图像进行ROI区域裁剪,然后利用最大类间方差阈值法二值化图像,结合形态学方法和Sobel算子边缘检测提取脉搏波的包络线,最后采用多门限阈值法判断和分析脉搏波特征点,实现了对脉搏波图像包络线提取和对脉搏波特征点的精确定位.【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(014)003【总页数】5页(P259-263)【关键词】脉搏波;包络线;多门限阈值法;特征点【作者】夏钧;陶洪峰【作者单位】江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,江苏无锡214122;江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP391脉搏波图像分析和研究越来越成为当今生物医学研究领域的热点之一。

许多重要的医学指标可以从脉搏波信号中分析和计算而来,如血管的内中膜厚度、血管的最大血流速度和血管的动脉硬化程度等。

这些指标能很大程度上帮助医疗从业者更好地分析病人的身体状况。

虽然脉搏波信号因人而异,并且随着病人的年龄增长而有所差异,但还是符合一定的周期性规律。

人体脉搏波信号呈现周期性变化,一个周期的脉搏波波形包括主波、潮波和重搏波3个波段,并且定义了脉搏波信号的4个特征点[1]。

目前针对脉搏波信号分析和研究取得了许多重要成果。

在脉搏波特征点的辨识方面,传统的处理方法主要是先对脉搏波信号进行滤波处理以削弱信号的噪声,然后再利用信号处理方法计算得到特征点。

然而,由于脉搏信号比较复杂,并且个体差异较大,脉搏信号中通常都含有较大干扰噪声,使得传统的辨识方法在应用方面有较大的局限性,经常出现误检和漏检。

比如,将主波峰值辨识成重搏波峰值或者将潮波峰值检测成主波峰值。

赵志强[2]提出微分阈值法,对脉搏波信号的上升沿和下降沿进行微分运算,突出其形状特点,然后根据微分算子的方向确定脉搏波图像的波峰和波谷,取得了很好的辨识效果。

脉搏波特征提取算法及其应用研究的开题报告1. 研究背景与意义随着人口老龄化和心血管疾病发病率的增加，心血管疾病已经成为全球范围内的重要疾病之一。

脉搏波是心血管健康状况的重要指标，通过对脉搏波的分析可以了解大动脉的弹性和管腔的变化情况，为心血管疾病的诊断和预防提供了很好的依据。

因此，研究脉搏波信号的特征提取算法及其应用，具有重要的实际意义。

目前，已经发展出许多脉搏波信号的特征提取算法，包括时间域、频域和时频域等多种方法。

但是，由于脉搏波信号的噪声和干扰较大，特征提取算法的精度和效率仍然有待提高。

因此，研究如何从脉搏波信号中提取出一些有意义的特征参数，对于更加准确地评估心血管健康状况、预测心血管疾病的发生具有重要的意义。

2. 研究内容与方法本课题将研究脉搏波信号的特征提取算法及其应用，研究内容包括以下几个方面：（1）脉搏波信号的获取与预处理。

使用脉搏波传感器采集脉搏波信号，在进行信号的预处理过程中，将采用滤波、去除噪声、归一化等处理方法，以提高信号的质量和可靠性。

（2）根据脉搏波信号的特点，研究时间域、频域和时频域等多种特征提取算法，包括脉搏波波形、脉搏波速度、心脏指数、脉压等参数。

（3）分析脉搏波信号在心血管疾病诊断和预测中的应用，比如根据脉搏波信号的特征参数建立心血管疾病预测模型等。

本研究将采用实验研究和文献综述等方法进行，通过对脉搏波信号的实验采集和分析，以及对现有文献资料的收集和分析，探索提高脉搏波信号特征提取算法精度和应用效果的方法和途径。

3. 研究进展与展望目前，已经有许多研究对脉搏波信号的特征提取算法进行了探索，但是该领域的研究仍然不够成熟。

未来，可以进一步深入研究脉搏波信号的特征提取方法，探索新的算法和模型；同时，可以探索脉搏波信号在心血管疾病预测和诊断中的应用，为临床实践提供更加可靠的依据。

总之，本研究将对脉搏波信号的特征提取算法及其应用进行深入研究，为心血管疾病的诊断和预防提供更加有效的方法和手段。

中医脉象采集及处理方法研究进展引言脉诊是中医诊断的重要组成部分，在中医理论及实践中占有非常重要的地位, 一直以来，人们都把脉诊作为诊断病情的依据之一。

但是，中医诊脉主要依靠医生指尖的感觉，其对脉象的表述也都采用比喻、想象等方法,这就造成了脉象描述界限不清，意义不明，而且医生手感不一，理解有异，因而脉诊很难建立一个统一的客观标准，大大影响了诊断的精度，同时严重制约了脉诊学的发展，随着现代医学的发展，传统的诊脉方法遭遇了前所未有的挑战。

随着中医的逐渐势微，脉诊的客观化研究迫在眉睫。

脉诊客观化是现代脉诊学的一项重要内容，其主要任务是利用先进的科学理论和技术对脉象数据进行测量、记录、分析、量化，并对测量结果进行标准化、规范化处理，以起到辅助诊断、。

脉象的研究如今主要集中在“硬”和“软”——即脉象采集传感器和数据处理方法——两个方面。

下面分别加以论述。

从上面的论述可以看出，脉搏和脉象与心血管系统功能状态密切相关，同时在免疫系统、神经系统、内分泌系统等人体平衡调控系统的作用下，综合反映人体生理、病理状态信息，.是人体各器官功能的间接体现，不同部位、不同器官、不同系统一旦受到病理因素的影响，人体的自然平衡就会出现倾斜，这些系统就会从生理上做出调节，病理上做出反应，而这些功能的发挥都会直接或间接地引起心血管系统及脉象呈现出与之对应的表现。

脉象正是通过心血管系统这一信息平台，综合来自全身各系统的信息，反映全身的生理病理改变〔19]。

但是，脉搏信号和传统的中医脉象不尽相同，脉搏波在人体表面的很多部位都可以取到，它不仅仅反应心血管系统的功能，更重要的是它是人体机能的集中反应，“一寸口是脉之大要会，为阴阳十二经络会合的要点，”“心主血脉”，血靠心气的推动沿脉道循环周身，内至腑脏经络，外达四肢百骸，腑脏之气也，通过血脉而输布全身。

所以脉象信号包含很丰富的生理病理信息，而不仅仅是单纯的搏动而已〔州。

故而，在中医脉象的形成机制方面很多问题仍有待进一步的探讨和研究。

脉搏信号的采集与分析脉搏信号采集与分析技术在医学和健康领域具有重要意义，可以帮助医生判断病人的健康状况，监测患者的心率、血压等生理参数。

本文将介绍脉搏信号的采集与分析的原理、方法和应用，并探讨其在临床医学和健康管理中的价值。

一、脉搏信号的采集技术脉搏信号采集是指通过传感器或设备获取患者的脉搏信号的过程。

目前常用的脉搏信号采集技术主要包括以下几种：1. 传统脉搏测量仪器：如手动测量血压的血压计、心率测量仪器等。

这些仪器通过袖带、探头等装置将患者的脉搏信号传感到设备上，然后通过人工观察或数码显示来获取信号。

2. 传感器技术：现代医疗设备中常采用传感器技术来实现脉搏信号的自动化采集，如心率监测仪、血氧监测设备等。

这些传感器可以直接接触患者的皮肤或通过非接触式技术测量脉搏信号，并将信号传输到数据采集系统上。

3. 无线蓝牙技术：近年来，随着智能医疗设备的发展，蓝牙技术被应用于脉搏信号的采集。

医疗环境中的脉搏仪器可以通过蓝牙与移动设备或云端系统连接，实现对患者脉搏信号的实时监测和记录。

以上这些技术都可以实现对患者脉搏信号的准确采集，为后续的信号分析和处理提供了数据基础。

二、脉搏信号的分析方法脉搏信号的分析，主要是指通过信号处理和算法技术对采集的生物信号进行特征提取、模式识别等处理，以获取患者的生理状况信息。

常用的脉搏信号分析方法包括以下几种：1. 特征提取：通过信号处理技术提取脉搏信号的频率、幅值、时域和频域特征等，用于描述信号的基本特性，如心率、脉搏波形等。

2. 模式识别：利用机器学习、神经网络等方法对脉搏信号进行分类和识别，比如识别心律失常、血压异常等生理状态。

3. 时间序列分析：通过对连续脉搏信号的统计分析和动态建模，揭示脉搏信号的变化规律和趋势，如血压随时间的波动、心率的趋势等。

4. 预测与预警：基于脉搏信号的分析，可以利用数学模型和算法对病人的生理状况进行预测和预警，提前发现可能的健康风险。

以上这些方法在脉搏信号的分析中发挥着重要作用，可以为医生提供客观的生理参数和病情信息，帮助其做出更准确的诊断和治疗决策。

脉搏信号的特征点提取方法研究摘要脉搏为体表可触摸到的动脉搏动，它的信号特征对研究心血管系统疾病有着极重要的意义.临床上,我们经常通过分析其波形形态的变化,对病患的心血管系统疾病进行初步诊断。

这也足以说明脉搏信号在心血管生理病理研究方面占据着重要的地位。

而用MATLAB软件工具实现的阈值法，是现在微弱信号特征提取一种比较常见、代码相对简易的算法，但此原始的方法存在着缺陷，分析结果也容易出现较大的偏差。

因此本文对传统的阈值算法进行了改进，采用了差分的阈值方法,可以进一步完善脉搏信号特征点的提取.关键词：脉搏信号；特征提取;差分阈值法；MATLAB软件ABSTRACTPulse is the arterial pulse touched on surface,it has indispensable meaning to reaserch cardiovascular disease.Clinically we often have a preliminary diagnosis of patients with cardiovascular disease according to analysing the change of waveform morphology.This is enough to prove that pulse signal plays an important role in the research of cardiovascular physiology and pathology. And threshold method based on MATLAB is an usual kind of algorithm that has the relatively simple code in field of weak signal feature extraction recently,but there are several bugs in this method,while its result also appears big deviation。