一种基于示波法的血压包络的估计方法

摘要

本发明一种基于示波法的血压包络的估计方法，在测量结束后先选取一个范围内的动压序列，定义拟合函数并设定参数向量的初始值，采用levenberg marquardt算法的最小二乘原理寻找使得误差最小的参数向量，最终确定包络曲线。本发明提供了一种误差小、精度高的基于示波法的血压包络的估算方法。

主权项

一种基于示波法的血压包络的估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，在测量结束后，通过运算取得动压峰值以及对应的静压值，设定动压幅度的范围的两个阈值是y_t1和y_t2，选取动压序列y_i(y_t1≤y_i≤y_t2)，动压序列对应的静压序列为x_i，对应的函数关系为y_i(x_i)；S2，设拟合曲线的函数为f(x_i，β)，参数向量β＝(a₀，a₁，…，a_i，…，a_N，b，c)，其中a₀、a₁、…、a_i、…、a_N、b、c为曲线参数变量，N是自然数，0≤i≤N；以S1中所选取的动压序列yⁱ为基础，计算迭代初始值a₀、a₁、…、a_i、…、a_N、b、c；其中，所述的a₀＝y_m，y_m为动压序列y_i中的最大值；a_i＝0，0＜i≤N；b＝c²；c＝x_m，x_m为y_m对应的静压值；定义拟合曲线的公式为$f(x_i,\beta )=e^{-\frac{{(x-c)}^M}{b}}*{\Sigma }_0^N{a}_i*x^i,$M为大于0的偶数。；S3，执行levenberg marquardt迭代算法寻找最优的参数向量，公式为$\left\{\begin{array}{c}\left(J^{T}J+\lambda diag\left(J^{T}J\right)\right)\theta =J^T\left(y_i-f\left(\beta \right)\right)\\ \beta =\beta +\theta \end{array}\right.,J_i=\frac{\partial f\left(x_i,\beta \right)}{\partial \beta },$λ为每次迭代步进长度，计算β；计算$E\left(\beta \right)={\Sigma }_{t1}^{t2}{\left(y_i\right(x_i)-f(x_i,\beta \left)\right)}^2(t1\le i\le t2),$t1为动压序列y_i的阈值y^t1时i的取值，t2为动压序列y_i的阈值y_t2时i的取值；S4，定义阈值threshold和threshold_1，判断当|θ|＜threshold或者|E(β+θ)‑E(β)|＜threshold_1时，迭代结束，进行到下一步骤，同时得到最优的参数向量β＝(a₀，a₁，…，a_i，…，a_N，b，c)；S5，保存曲线参数(a₀，a₁，…，a_i，…，a_N，b，c)，提取包络。