基于压电陶瓷的生理信号监测算法

摘要

为实现低成本、非接触式、实时监测人体呼吸、心率等有利于疾病预防和健康管理的生理信号,设计了基于压电陶瓷的非接触式生理参数监测系统。通过压电陶瓷传感器将人体呼吸、心跳以及其他微弱震动产生的压力变化信息转换为电信号,从而获得原始生理信号。采用小波硬阈值算法对原始生理信号进行预处理去噪,选择合适的小波基、分解层数及硬阈值函数,滤除干扰信号。采用变分模态分解算法对预处理后的生理信号进行分解,根据分解后各个模态分量的频谱分布特点进行生理信号的重构,分解出原始生理信号中的呼吸信号和心冲击信号。与先经过巴特沃斯滤波器预处理再进行信号分解相比,变分模态分解算法具有更好的还原性。实验结果表明,该方法既能准确分离呼吸信号、心冲击信号,也能保留心冲击信号更多的尖峰特征。