10、腕部脉搏分析的优化预处理框架

腕部脉搏分析的优化预处理框架

1. 引言

腕部脉搏蕴含着人体丰富的信息，自古以来就在中医健康诊断中得到应用。过去，中医通过在桡动脉处放置三根手指感受脉搏跳动来判断患者的健康状况，但这种方法严重依赖医生的主观分析，结果往往不可靠且不一致。

随着传感器技术的发展，如今开发了许多脉搏采集平台，用于收集计算腕部脉搏波形，以实现更客观、准确的脉搏诊断。然而，实际采集的腕部脉搏信号常受到环境干扰，存在三种主要伪像：
- 50Hz 电源线干扰和传感器上的伪像运动引起的高频噪声；
- 呼吸导致的基线漂移；
- 可能由混沌现象引起的周期偏差。

这些伪像会严重影响腕部脉搏分析的准确性，需要去除以避免误分类。虽然已有一些腕部脉搏预处理方法，但都存在缺陷，无法直接用于处理特定的脉搏数据。因此，构建一个强大的信号预处理框架对于腕部脉搏分析至关重要。

2. 脉搏数据库描述

2.1 数据采集

在中医中，医生通过在腕部的寸、关、尺三个相邻位置施加适当压力（深、中、浅）来感受脉搏跳动，压力和位置产生了九个指标的概念。这些指标与内脏的关系基于王叔和编纂的《脉经》，通过这些关系可以了解特定内脏的健康状况。

为了进行脉搏诊断，需要完整收集寸、关、尺三个部位的脉搏跳动。为此，开发了一个基于 USB 的多通道融合传感器阵列脉搏采集平台，其系统组成如下：
- 脉搏传感器阵列：将物理跳动转换为微弱电压输出。
- 电路：包括放大和滤波模块，对毫伏电压进行处理。
- 接口：使用 12 位数据采集卡以 500Hz 的采样率将放大后的电压同时转换为数字信号，通过通用串行总线接口将数字腕部脉