基于模式识别的胸阻抗信号处理方法

摘要

本发明公开了一种基于模式识别的胸阻抗信号处理方法，首先对获取的胸阻抗信号采用小波阈值去噪法去除胸阻抗信号中的高频噪声，其次采用形态学滤波法去除胸阻抗信号中的基线漂移，获得平滑的信号波形，接着采用多分辨率窗口搜索法进行波形定位，最后采用线性识别分析法对所获信号进行模式分类识别，获取正确的按压波形和通气波形。其显著效果是：本发明将小波去噪法、形态学滤波法和多分辨率窗口搜索法有机结合，能够有效的排除大部分畸变和噪声的干扰，正确地识别按压和通气波形，并达到实时处理的要求，从而计算出TTI信号的各项所需的参数，并反馈给心肺复苏操作人员对CPR过程提供指导。

主权项

1.一种基于模式识别的胸阻抗信号处理方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：对获取的胸阻抗信号f(n)采用小波阈值去噪法去除信号中包含的高频噪声，获得去噪后的信号F(n)；步骤2：将步骤1所得信号F(n)采用形态学滤波法去除胸阻抗信号中的基线漂移，获得平滑的信号波形；步骤3：对步骤2所获信号采用多分辨率窗口搜索法进行波形定位，获得波形定位后的胸阻抗信号F’(n)；步骤4：采用线性识别分析法对步骤3所获信号F’(n)进行模式分类识别，获取正确的按压波形和通气波形，所述模式分类识别判别规则为：$F^{,}\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{CC}& d\left(x_n\right)>0\\ \mathrm{Ventilation}& d\left(x_n\right)<0\\ \mathrm{unkown}& d\left(x_n\right)=0\end{array}\right.$其中，x_n为信号F’(n)中第n个采样点的增广特征向量，CC为按压波形，ventilation为通气波形，d(x_n)为信号F’(n)中第n个采样点的特征系数函数，d(x_n)=0为判别边界。