韓慶陽(yáng)王曉東 李丙玉 周鵬驥

(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所光電技術(shù)研發(fā)中心 長(zhǎng)春 130033)

EEMD在同時(shí)消除脈搏血氧檢測(cè)中脈搏波信號(hào)高頻噪聲和基線漂移中的應(yīng)用

韓慶陽(yáng)*王曉東 李丙玉 周鵬驥

(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所光電技術(shù)研發(fā)中心 長(zhǎng)春 130033)

人體血氧飽和度是基于脈搏波信號(hào)測(cè)量得到的，然而在脈搏波信號(hào)采集的過(guò)程中存在著由人體呼吸和儀器本身熱噪聲等帶來(lái)的基線漂移和高頻噪聲，影響人體血氧飽和度的測(cè)量精度。因此，該文提出一種總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)與基于排列熵(Permutation Entropy, PE)的信號(hào)隨機(jī)性檢測(cè)相結(jié)合的方法，同時(shí)消除基線漂移和高頻噪聲。對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，計(jì)算分解到得到的內(nèi)在模式分量的排列熵，選取閾值，分別判斷并剔除代表高頻噪聲和基線漂移的內(nèi)在模式分量。最后信號(hào)重構(gòu)就得到同時(shí)消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)。通過(guò)自行研制的測(cè)量裝置所采集的脈搏波信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，利用信號(hào)的頻譜和交直流比R評(píng)價(jià)效果。結(jié)果表明：該方法有效地同時(shí)消除了脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲和基線漂移，這將有利于人體血氧飽和度測(cè)量精度的提高。

脈搏波信號(hào)；人體血氧飽和度；高頻噪聲；基線漂移；總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；排列熵

1 引言

人體血氧飽和度是衡量人體血液含氧量的重要參數(shù)，它是利用人體動(dòng)脈的搏動(dòng)引起血液的吸光度變化，結(jié)合朗伯-比爾定律計(jì)算得到的[1]。通過(guò)借助光電手段測(cè)量得到動(dòng)脈血液的吸光度變化即為人體的脈搏波信號(hào)。

由于脈搏波信號(hào)十分微弱，因此，測(cè)量得到的脈搏波信號(hào)極容易受到干擾，這些干擾主要有3種，分別是：運(yùn)動(dòng)偽差、高頻噪聲和基線漂移[2?4]。其中，運(yùn)動(dòng)偽差是由測(cè)量部位和測(cè)量裝置之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)引起的；高頻噪聲則是信號(hào)采集過(guò)程中儀器的熱噪聲和電磁干擾等；基線漂移是被測(cè)對(duì)象的生理活動(dòng)，如：呼吸和咳嗽等，是一種低頻噪聲[5,6]。這些干擾影響測(cè)量得到的脈搏波信號(hào)質(zhì)量，進(jìn)而影響最終人體血氧飽和度的測(cè)量精度。本文主要討論高頻噪聲和基線漂移的消除方法。

對(duì)于脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲和基線漂移的消除方法通常有：多項(xiàng)式插值、小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)等[7?9]。多項(xiàng)式插值需要確定“基準(zhǔn)點(diǎn)”；小波變換需要確定分解層數(shù)和小波基函數(shù)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在模態(tài)有混疊。總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)是一種改進(jìn)的EMD法[10?12]，通過(guò)向待處理信號(hào)中加入高斯白噪聲，多次EMD分解后得到IMF(Intrinsic Mode Function)平均分量，解決了EMD分解的模態(tài)混疊的問題，并且不需要確定分解層數(shù)和選擇基函數(shù)；排列熵(Permutation Entropy, PE)是一種檢測(cè)時(shí)間序列的隨機(jī)性和動(dòng)力學(xué)突變的方法，具有概念簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度快，抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)[13,14]。因此，本文提出將EEMD與基于排列熵的信號(hào)隨機(jī)性相結(jié)合的方法，同時(shí)消除脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲和基線漂移。

2 算法原理與步驟

2.1 算法原理

首先對(duì)由人體血氧飽和度測(cè)量裝置采集的含有高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)進(jìn)行EEMD分解；計(jì)算分解得到的IMF分量的排列熵，設(shè)置閾值判斷出代表高頻噪聲和基線漂移的IMF分量；將代表高頻噪聲的IMF分量置零，代表基線漂移的IMF分量取均值；然后信號(hào)重構(gòu)就得到消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于處理過(guò)程簡(jiǎn)便，有可靠的判據(jù)作為依據(jù)，有用信號(hào)損失小。

算法的具體原理如下：

在原始信號(hào)中添加白噪聲，則信號(hào)變?yōu)?/p>

其中，ci白噪聲的幅值，白噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差一般為原始信號(hào)的0.1～0.2倍，對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，然后重復(fù)添加幅值為ci的白噪聲再分解，如此重復(fù)d次，一般取d=100～200。則信號(hào)可以表示為

式中，i為整數(shù)，1≤i≤n,rn(t)為余項(xiàng)，IMF1～I(xiàn)MFn為分解得到的IMF分量，對(duì)每個(gè)長(zhǎng)度為N的IMF分量進(jìn)行空間重構(gòu)得到如下序列：

其中1≤h≤N?(α?1)λ, α是嵌入維數(shù)，λ是時(shí)間延遲，將IMFi(h)的α個(gè)向量IMFi(h)={IMFi(h), IMFi(h+λ),…,IMFi(h+(α?1)λ)}按照升序排列，即

若IMFi(h+(jh1?1)λ)=IMFi(h+(jh2?1)λ)，則按照j的大小進(jìn)行排列，所以，任意IMF分量都可以得到一組符號(hào)序列S(g)={j1,j2,…,jm}，其中g(shù)=1, 2,…,h,h≤α!。α個(gè)不同的符號(hào){j1,j2,…,jm}有α!種排列，S(g)是α!種符號(hào)的一種。計(jì)算每種符號(hào)出現(xiàn)的概率Pg，概率的和為1。

IMF分量的排列熵為

當(dāng)Pg=1/α?xí)r，PEi(α)達(dá)到最大值ln(α!)，將PEi(α)通過(guò)ln(α!)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得

所以信號(hào)分解后的IMF分量IMFi的排列熵為PEi(i為整數(shù)，1≤i≤n)，在計(jì)算排列熵時(shí)需要確定嵌入維數(shù)α和時(shí)間延遲λ，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值一般取作α=6, λ=1;PEi值越大說(shuō)明該IMF分量越隨機(jī)，反之說(shuō)明越規(guī)則。確定排列熵的閾值，判斷出代表高頻噪聲的IMF分量為IMF1～I(xiàn)MFm(m為整數(shù)，1≤m≤n )，代表基線漂移的IMF分量為IMFp～I(xiàn)MFm(p為整數(shù)，1≤p≤n)；則基線為式中k為整數(shù)，p≤k≤n，將代表高頻噪聲的IMF置零，代表基線漂移的IMF分量取均值，信號(hào)重構(gòu)得到x(t)''： l≤m≤p, m≤l≤n。

2.2 算法步驟

首先，采集脈搏波信號(hào)，對(duì)含有高頻噪聲和基線漂移的數(shù)據(jù)添加白噪聲如式(1)；其次，對(duì)添加白噪聲的脈搏波信號(hào)進(jìn)行EEMD分解得到式(2)；然后根據(jù)式(3)、式(4)、式(5)和式(6)計(jì)算每個(gè)IMF分量的PE值；再通過(guò)經(jīng)驗(yàn)選取PE的閾值，判斷代表高頻噪聲和基線漂移的IMF分量，通過(guò)式(7)得到基線漂移；最后通過(guò)式(8)得到同時(shí)消除高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號(hào)。

式中，mean(B(r))為將B取平均即為消除干擾后的基線，r為采樣點(diǎn)，p,m和l為整數(shù)，且1≤p≤n,

3 實(shí)驗(yàn)

利用自行研制人體血氧飽和度測(cè)量裝置采集脈搏波信號(hào)，驗(yàn)證該方法對(duì)高頻噪聲和基線漂移的消除效果，圖1是該裝置的框圖。

圖1 人體血氧飽和度測(cè)量裝置框圖

以Xilinx公司生產(chǎn)的Spartan 6系列FPGA為核心，其工作時(shí)鐘為100 MHz，滿足脈搏波信號(hào)的采集速度要求：脈搏波信號(hào)的采樣率為200 Hz。首先，通過(guò)光源驅(qū)動(dòng)器驅(qū)動(dòng)LED光源發(fā)光，然后再由光電探測(cè)器將人體動(dòng)脈搏動(dòng)引起的光信號(hào)變化轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，在進(jìn)入微控制器前對(duì)信號(hào)進(jìn)行IV變換、程控放大、濾波和AD轉(zhuǎn)換等一系列初步處理，再由FPGA將人體脈搏波信號(hào)通過(guò)基于CY7C68013的USB2.0接口傳到上位機(jī)，上位機(jī)完成人體脈搏波信號(hào)的分析處理等工作，將計(jì)算后的血氧飽和度再傳回FPGA, FPGA通過(guò)LCD將血氧飽和度實(shí)時(shí)地顯示出來(lái)；當(dāng)然，也可以在FPGA完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理，但是只靠FPGA計(jì)算得到的血氧飽和度相對(duì)由上位機(jī)計(jì)算得到的血氧飽和度精度要低很多；在此，是通過(guò)上位機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)處理計(jì)算的。

圖2(a)是采集得到的脈搏波信號(hào)，脈搏波信號(hào)的采樣率為200 Hz，由圖可以看出：原始信號(hào)受到基線漂移和高頻噪聲的影響；其中，采樣點(diǎn)600附近的高頻噪聲幅值最高，而基線漂移近似正弦波。

圖2(b)是經(jīng)過(guò)EEMD分解得到的IMF分量及原始信號(hào)，從圖中可以初步看出：IMF1～I(xiàn)MF5可能是代表高頻噪聲的IMF分量，IMF6～I(xiàn)MF9可能代表有用信息，即：脈搏波信號(hào)的IMF分量，IMF10～I(xiàn)MF11則可能是代表基線漂移的IMF分量；將它們依次累加就是原始脈搏波信號(hào)。但是，只憑借主觀判斷是不準(zhǔn)確的，會(huì)帶來(lái)誤差，需要一種數(shù)學(xué)判據(jù)，即：排列熵。

表1是各IMF分量的排列熵，從表1可以看出，排列熵是依次減小的，一般白噪聲的排列熵為0.9，屬于間歇性信號(hào)的噪聲，其排列熵大于0.6，正弦信號(hào)的排列熵0.2[15]?；€漂移屬于低頻信號(hào)，其隨機(jī)性相對(duì)脈搏波信號(hào)差，故其排列熵要小。本文分別測(cè)量了50次脈搏波信號(hào)進(jìn)行試驗(yàn)，每次選取排列熵的閾值，閾值的下限和上限的選取的概率分布；其中，閾值下限分布在0.110左右的次數(shù)33次，閾值上限分布在0.145～0.155的次數(shù)為43次。故本文選取排列熵的閾值范圍：0.110≤PE≤0.150;IMF1～I(xiàn)MF5是代表高頻噪聲的IMF分量，IMF6～I(xiàn)MF9代表有用信息，即：脈搏波信號(hào)的IMF分量，IMF10～I(xiàn)MF11則是代表基線漂移的IMF分量。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖3是原始信號(hào)與消除噪聲后的信號(hào)的對(duì)比圖，從圖中可以看出：消除噪聲后的信號(hào)比原始信號(hào)更光滑，并且原始信號(hào)中的基線漂移得到了消除，為了更客觀地對(duì)算法消除高頻和基線的效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，本文采用信號(hào)的頻譜和交直流比R分別評(píng)價(jià)高頻噪聲和基線漂移的消除效果。

圖2 原始信號(hào)(a)及EEMD分解得到的IMF分量(b)

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖4(a), 4(c)是濾波前和濾波后信號(hào)的頻譜對(duì)比圖，由圖中可以看出，在37 Hz附近的噪聲幅值較大；圖4(b), 4(d)是濾波前和濾波后信號(hào)的頻譜在20～100 Hz處的局部放大對(duì)比圖，由可見濾波后頻率在20～100 Hz的噪聲被濾除。

基線漂移影響脈搏波信號(hào)的穩(wěn)定性，而脈搏波信號(hào)的穩(wěn)定性則可用信號(hào)的交直流比R來(lái)衡量，人體在一段時(shí)間內(nèi)脈搏波變化接近恒定，所以R值應(yīng)趨于穩(wěn)定。分別計(jì)算原始信號(hào)和去噪后的信號(hào)的R值，如圖5所示。圖5中橫坐標(biāo)為光電容積脈搏波PPG(PhotoPlethysmoGram)序號(hào)。從圖5可以明顯看出，信號(hào)處理后的R值更為穩(wěn)定，脈搏波信號(hào)的基線漂移得到了很好的抑制。

表1 各IMF分量的排列熵

圖3 原始與去噪后的脈搏波信號(hào)

圖4 濾波前后的信號(hào)頻譜及其局部放大圖

圖5 濾波前后信號(hào)的R值

5 結(jié)論

本文提出一種將EEMD與排列熵相結(jié)合的方法同時(shí)消除脈搏波信號(hào)中高頻噪聲和基線漂移。該方法是根據(jù)信號(hào)自身的特點(diǎn)，自適應(yīng)地將信號(hào)分解，無(wú)需參數(shù)設(shè)置，又克服了EMD分解的模態(tài)混疊問題；同時(shí)排列熵的使用為模態(tài)屬性判斷提供了判據(jù)，避免因主觀判斷造成的誤差。該方法在自行研制的人體血氧飽和度檢測(cè)裝置中得到驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)證明：該方法有效地同時(shí)消除了脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲和基線漂移，對(duì)人體血氧飽和度檢測(cè)精度的提高起到了重要作用。

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韓慶陽(yáng)： 男，1988年生，研究實(shí)習(xí)員，研究方向?yàn)楣怆娦盘?hào)檢測(cè)及處理.

王曉東： 男，1970年生，研究員，研究方向?yàn)楣怆娞綔y(cè)及檢測(cè).

李丙玉： 男，1980年生，助理研究員，研究方向?yàn)楣怆娞綔y(cè)及檢測(cè).

周鵬驥： 男，1985年生，研究實(shí)習(xí)員，研究方向?yàn)楣怆娞綔y(cè)及檢測(cè).

Using EEMD to Eliminate High Frequency Noise and Baseline Drift in Pluse Blood-oximetry Measurement Simultaneously

Han Qing-yang Wang Xiao-dong Li Bing-yu Zhou Peng-ji
(Photoelectric Technology Research and Development Center, Changchun Optical Precision Machinery and Physics Institute, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China)

The measurement of blood-oxygen saturation is based on the pulse wave signal, but there are many factors impact the accuracy of measurement, such as high frequency noise caused by instrument thermal noise and baseline drift caused by the breath. A method which combines Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) and Permutation Entropy (PE) is proposed, it can decrease high frequency noise and baseline drift. The pulse wave signal is decomposed by EEMD, the PE of each Intrinsic Mode Function (IMF) is calculated and the threshold value of PE is chosen. Then the IMFs which present high frequency noise and baseline drift are judged and decreased. Finally, the signal without high frequency noise and baseline drift is achieved. A self-developed measurement device is used to obtain the pulse wave for testing validation, and the signal spectrum and AC-DC modulation ratio value are adopted to evaluate the effect. The result shows that this method could effectively remove high frequency noise and baseline drift, which is conducive to improve the accuracy of blood-oxygen saturation.

Pulse wave signal; Oxygen saturation; High frequency noise; Baseline drift; Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD); Permutation Entropy (PE)

R318.04

： A

：1009-5896(2015)06-1384-05

10.11999/JEIT141390

2014-10-31收到，2015-02-06改回

*通信作者：韓慶陽(yáng) lanbohesky@126.com