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基于形态滤波的反射式脉搏去噪方法研究

2018-09-12蒋曲博甘永进

现代电子技术 2018年18期
关键词:基线漂移

蒋曲博 甘永进

摘 要: 脉搏中蕴涵着大量的人体生理病理信息,因此分析脉搏信号成为诊断亚健康状态的重要手段。但由于反射式脉搏血氧信号较微弱,容易受到噪声的干扰从而影响诊断结果的正确性。针对反射式脉搏信号的噪声特性,提出一种基于形态学滤波的滤波方法,该方法采用两种不同宽度的结构元素对脉搏波信号进行广义形态开闭和闭开滤波,分离出基线漂移,并通过低通滤波分离出高频分量。实验结果表明,该方法能实时有效地对反射式脉搏信号进行去噪,处理效果优于传统算法。

关键词: 脉搏波; 基线漂移; 形态滤波; 结构元素; 反射式脉搏; 去噪方法

中图分类号: TN911.4?34 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2018)18?0158?04

Research on reflective pulse denoising method based on morphological filtering

JIANG Qubo1,2, GAN Yongjin3

(1. School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China;

2. Guangxi Key Laboratory of Optoelectronic Information Processing, Guilin 541004, China;

3. School of Electronics and Communication Engineering, Yulin Normal University, Yulin 537000, China)

Abstract: There exist a great amount of physiological and pathological information in the pulses of our body, and pulse signal analysis has become an important means of diagnosing the sub?health status. The blood oxygen signals of reflective pulses are weak, and can be easily interfered by noises, causing unreliable diagnosis results. Therefore, a filtering method based on morphological filtering is proposed as regards the noise feature of the reflective pulse signal. In the method, two structural elements in different widths are used to conduct generalized morphological open?closing and close?opening filterings for pulse wave signals, so as to separate out the baseline drift, and low?pass filtering is used to separate out the high?frequency components. The experimental results show that in comparison with the traditional algorithms, the method can denoise reflective pulse signals in real time and effectively, and has a superior processing effect.

Keywords: pulse wave; baseline drift; morphological filtering; structural element; reflective pulse; denoising method

基于透射式检测方法的血氧脉搏测量设备现已较为成熟,但受透射式传感器自身结构限制,无法在額头、腹部等部位进行检测,而反射式传感器不受测量部位的限制,但反射式脉搏信号较微弱,易受到噪声的干扰,对信号特征的提取带来不便。

对脉搏波进行去噪处理的手段有许多,其中较为普遍的方法有滑动平均滤波、基于小波变换的滤波方法、自适应滤波法等[1]。然而,滑动平均滤波的方法由噪声信号和有效信号两者在频带分布上的差异,对低频基线漂移干扰进行滤除,易丢失有效波信号中的低频部分,导致滤波后信号失真[2]。小波变换处理信号时,变换尺度选取是否得当关系着有用信号与被抑制的干扰频率成分是否交叠,且小波分解与重构计算量大,给系统时效性上带来限制。自适应滤波对脉搏信号进行处理时,须选取一个参考信号,这个信号与噪声有关但和有效信号无关,实测过程运算非常繁琐复杂,很难达到要求。为去除基线漂移,本文由脉搏信号的形态变化特点设计一种基于形态滤波的滤波算法,通过组合不同尺寸的结构元素开?闭和闭?开运算的平均对脉搏信号的基线漂移进行滤除。该算法运算小、时效高,不仅能有效地对噪声进行抑制,还能对原始信号的局部与全局特征较好地保留,再由低通滤波器滤除直流分量,得到交流信号。实验结果表明,该方法实用有效,具有一定的参考意义。

1 反射式光电容积脉搏波的采集

指尖脉搏信号采集系统的设计结合了反射式脉搏传感器DCM03和TI血氧饱和度模拟前端AFE4490,通过由反射式光传感器DCM03的双波长光发射器根据既定的时序交替发出光线,照射到手指后在组织表面发生漫反射,DCM03的光接收器采集一部分的反射信号即指尖血液的光感应信号,将光信号转变为电流信号实现广电转换后,再由血氧集成模拟前端AFE4490进行I?V转换、信号幅值初步放大、简单滤波处理以及A/D转换等操作得到反射式脉搏波数字信号,再将脉搏波数字信号由SPI接口输送至MCU(ARM)模块进行数字信号处理以实现更深层滤波、提取信号交流分量、脉搏波特征参数提取以及计算血氧、脉率参数等[3]后续处理。其中,MCU也通过SPI接口控制AFE4490相关寄存器的配置,如控制H桥通断以实现DCM03双波长发光管的亮灭、控制AFE4490的D/A模块以反馈调节流过DCM03双波长发光管的电流大小以调节两个不同波长LED的发光强度。本指尖脉搏波采集系统[4?7]体积小、耗能低、便于携带。脉搏波采集系统框图如图1所示。

2 基本形态学运算和滤波

数学形态学基于数字图像处理方法和理论,实现對图像基本特性的描述[8?10]。

2.1 基本形态学运算

数学形态学由形态学代数运算子构成,基本运算包括:膨胀、腐蚀、开启和闭合。

在时间范畴上,脉搏信号是一维信号,故本文只介绍在一维信号处理中形态学4种基本运算的相关定义。若采样得到的原始一维脉搏信号为[f(n)],定义域为[F={0,1,…,N-1}],结构元素为[g(n)],定义域为[G={0,1,…,M-1}],且[M

[(fΘg)(n)=minm=0,1,…,M-1fn+m-g(m)] (1)

[(f⊕g)(n)=maxm=0,1,…,M-1fn+m+g(m)] (2)

由式(1)和式(2)得,通过腐蚀与膨胀运算组成开、闭运算,如下:

[(f?g)(n)=(fΘg⊕g)(n)] (3)

[(f·g)(n)=(f⊕gΘg)(n)] (4)

一般,闭运算用于填充细小空洞,实现平滑或抑制信号波谷噪声;而开运算可用于断开窄小的连接,消除微小的尖刺,滤除信号峰值噪声,平滑信号边界轮廓。

2.2 形态学滤波器

合理组合不同的形态运算,就能实现形态学滤波。常采用形态开、闭的级联形式对信号进行处理。以不同顺序级联开闭运算,将传统形态的开?闭和闭?开运算定义如下:

[Foc(f,g)=f?g·g] (5)

[Fco(f,g)=f·g?g] (6)

因形态闭运算的反扩展性和形态开运算的扩展性,式(5)和式(6)定义的两种传统的滤波器都存在统计偏移现象,即对于开?闭滤波器而言,最后的输出幅度偏小;但对于闭?开滤波器而言,最后的输出幅度偏大,在一般情况下,单独使用得到的滤波效果都不是最佳的。欲有效地抑制采集到的脉搏信号中的不同噪声,减小最终输出的单向偏移,由两种滤波器的平均组合形式,将形态开闭?闭开滤波器定义如下:

[Foc?co(f,g)=(f?g·g+f·g?g)2] (7)

欲将统计偏移现象更深一层地减小,根据不同尺寸的结构元素,定义广义开?闭和闭?开滤波器如下:

[Focf,g1,g2=f?g1·g2] (8)

[Fcof,g1,g2=f·g1?g2] (9)

相比于传统的形态滤波器,广义形态滤波器能够对信号中的各种噪声进行有效的抑制。

2.3 结构元素选取

滤波效果由运算方式的组合及结构元素的选取共同决定。处理不同的信号,结构元素的选取也有差异。结构元素的选取决定信号中被滤除的成分,而结构元素的特征由其高度、形状、长度决定。对信号进行消噪时,形状越复杂的结构元素提取信号的能力越强,但时效差。依据脉搏信号的特点,本文选取高度为零,与水平方向平行的直线型结构元素,在进行噪声消除时,既有较好的信号形状保持能力,又能对信号中的毛刺进行最大程度地抑制。

3 反射式脉搏血氧信号滤波处理

3.1 形态学滤波去除基线漂移

为了校正基线漂移,本文通过尺寸不同的结构元素的开?闭和闭?开运算组合进行处理。算法结构如图2所示。首先,设原始脉搏血氧信号为[xn],对受基线漂移干扰的[xn]进行广义形态闭?开运算处理;然后,将[xn]进行广义形态开?闭运算处理;之后,再把以上两个步骤的结果进行求和平均,得到基线分量;最后,将[xn]与基线作差,得到校正基线后的信号[yn]。

本系统采集到的受基线漂移信号影响的原始脉搏波信号如图3所示。由图可见,原始脉搏血氧信号受基线漂移影响较为严重,为去除基线干扰,本文选用广义形态开?闭和闭?开滤波器进行如图2所示的广义形态学滤波处理后,得到抑制基线漂移后的信号如图4所示。由图4可见,基线漂移得到一定程度的抑制,设计的去除基线算法有一定效果。

3.2 低通滤波滤除高频分量

通过图3、图4可见,由形态学滤波后的信号仍然存在大量的高频成分。因脉搏信号主要能量分布在0.5~10 Hz之间,为保留有用信号的同时又能滤除高频噪声,本文设计截止频率为11 Hz的低通滤波器对原始脉搏信号进行高频噪声的滤除,所涉及的低通滤波器幅频特性曲线见图5。经过低通滤波后的波形如图6所示,由图6可见,脉搏波信号中的高频部分基本被滤除,波形较平滑。为与本文算法进行比较,将脉搏波信号经过传统高通?低通滤波处理和小波分析后的波形分别如图7和图8所示。

4 实验结果分析

在数字信号处理中,信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)是滤波效果好坏的常用评估参数。信噪比越大,均方根误差越小,表明滤波效果越佳。这两个评估参数定义如下:

[SNR=10lgi=1Nx2ii=1Nxi-yi2] (10)

[RMSE=1Ni=1Nxi-yi2] (11)

由同一路原始脉搏血氧信号分别经过高通?低通滤波的方法、小波变换的方法以及本文算法进行处理,得到的去噪评估参数如表1所示。

由表1可知,采用小波和典型的高通?低通的滤波算法也能一定程度上有效地去除噪声,但是采用小波算法计算量较大,而高低通结合的算法滤波效果又不够彻底。综合各方面考虑,采用基于形态学的算法整体性能优于其他算法。

5 结 论

本文提出一种反射式脉搏信号去噪算法,该算法基于形态滤波运算对脉搏波基线漂移进行抑制,结合低通滤波器去除高频噪声。对比先前的算法,由实验结果知,本算法在反射式脉搏波信号处理中有较佳的效果,不仅能抑制基线漂移和高频分量,同时还能较完整地保留信号中的有用成分,而且计算量较小,高效实用。实验结果充分证明了该算法的有效可靠性。

注:本文通讯作者为甘永进。

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