基于GA优化的MIV-BP神经网络连续血压无创监测方法研究
【图文】：
，GA)对模型的个性化参数进行优化，从而得到单个个体的连续血压无创测量模型—GA-MIV-BP神经网络收缩压模型和GA-MIV-BP神经网络舒张压模型。1实验数据采集与处理1．1实验数据采集根据脉搏波信号和心电信号的特点，实验基于计算机平台，组合使用桡动脉脉搏传感器(HK-2000B型传感器，合肥华科电子技术研究所)，心电电极和心电检测导联线，，以及数据采集卡(USB-D1280型，上海聚星仪器)来实现脉搏波和心电信号的同步采集，其中脉搏波和心电信号的采样频率都设置为400Hz，系统结构框图如图1所示。图1系统结构框图Fig．1Diagramofthesystemstructure被测者为年龄在21～28岁之间的健康男性5名和女性7名，被测者的招募基于自愿和知情同意的原则，研究内容和研究结果与之不存在利益冲突。室温下分别采集被测者运动前静息数据和运动后数据，记录被测者的脉搏波和心电信号，同时使用欧姆龙HEM-6131型电子血压计测量被测者的收缩压和舒张压各三次，取平均值作为血压计测量值。共采集记录到294组数据，具体数据情况如表1所示。表1采集到的脉搏波和心电数据详情Tab．1CollectedpulsewaveandECGdata男性女性Test_1Test_2Test_3Test_4Test_5Test_6Test_7Test_8Test_9Test_10Test_11Test_124812233112265012141624261．2实验信号处理在脉搏波和心电信号的体表采集过程中，工频干扰、肌电干扰等高频噪声和基线漂移等低频噪声严重地影响了信号的检测结果;不同个体处于不同的生理病理状态下，其脉搏波和心电信号波形特征变化复杂，本文在MATLABＲ2014a平台上，对实验室采集的脉搏波信号和心电信号进行去噪和特征点识别，具体情况如下。1．2．1
用双树复小波阈值法滤除信号中的高频噪声;然后将得到的滤除了高频噪声的脉搏波信号采用三次样条插值法拟合出近似基线漂移曲线，最后用滤除了高频噪声的脉搏波信号减去拟合出的基线漂移曲线，从而得到滤除了高频噪声和基线漂移的脉搏波信号。图2脉搏波信号特征Fig．2Characteristicsofpulsewavesignal不同个体处于不同生理状态下的脉搏波形特征不尽相同，采用单一方法不能准确可靠地识别脉搏波的特征信息。因此本文结合双树复小波、微分法和滑窗法的脉搏波特征点识别方法，根据脉搏波特征点位置信息，逐步缩小脉搏波特征点的识别范围。首先采用滑窗法识别b、c点，再采用微分法在一定范围内识别f、g点，然后采用微分法在c和f点之间识别d点，最后根据双树复小波d5层信号d、f点之间对应的最大值点识别e点。图3(a)为一段含噪脉搏波信号，图3(b)为去噪后脉搏波信号的特征点识别情况。(a)原始脉搏波信号(b)去噪后脉搏波信号图3脉搏波特征点检测结果Fig．3Featurepointrecognitionofthedenoisedpulsewavesignal1．2．2心电信号去噪和特征点识别结合双树复小波变换对心电信号高频波段和形态学滤波对心电信号低频波段［16］的处理优势，本文首先采用形态学滤波器滤除含噪心电信号中的基线漂移等低频噪声，进而对信号进行双树复小波阈值去噪滤除信号中的高频噪声，从而实现心电信号中高频噪声和基线漂移的滤除。双树复小波变换具有突出信号奇异点或瞬变点的能力，经过实验探索发现，双树复小波变换的d4层小波系数模极大值的最大值点对应原始心电信号的Ｒ波。采用滑窗法识别出d4层心电信号的模极大值的最大值点，对应?
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本文编号：2675829
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