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申请/专利权人：湖南万脉医疗科技有限公司

摘要：本发明公开了一种智能呼吸信号的处理方法，该方法通过融合流量传感器数据和睡眠呼吸音频数据，对睡眠片段进行细化分割，获取更加细致的特征，并基于随机森林算法结合上述多种特征对睡眠质量进行智能分类。通过呼吸流量传感器对呼吸潮气量和呼吸频率进行检测，进而生成呼吸波形，精确获得呼吸定量数据。对于音频数据，基于小波变换的降噪算法进行降噪处理，对于阈值函数确定采用硬、软阈值的折中函数，具有很好的灵活性；基于卷积神经网络对呼吸声、鼾声和梦呓进行识别，并基于识别结果对呼吸音频进行片段识别分割。本发明还提供了一种智能呼吸信号的装置。实现了睡眠呼吸的智能监测。

主权项：1.一种智能呼吸信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取流量传感器数据和麦克风音频数据；步骤二、对流量传感器获取的呼吸流量数据进行数据处理；测量得到测量气道压力和呼吸流速，基于气道压力和呼吸流速计算潮气量、呼吸频率、呼吸波形；步骤三、对音频信号进行处理，得到呼吸相关数据以及鼾声、梦呓识别；步骤四、结合步骤二、步骤三得到的数据进行融合处理，并通过分类算法对整段睡眠进行质量等级评定；所述步骤三包括：S31：音频信号降噪处理，基于小波变换的降噪算法对音频进行降噪处理；S32：音频特征提取，对于音频预处理获取的音频片段数据集，计算音频时域、频域的典型特征参数，分别是短时过零率、共振峰和梅尔频谱系数，作为特征向量用于识别模型构建；S33：音频特征识别分类，对上述步骤提取的特征进行识别，将音频片段分割为不同特征的片段，采用分类算法进行分类识别，将音频分为正常呼吸、呼吸暂停、呼吸过缓、打鼾、梦呓的不同类型；步骤S31包括：对信号进行小波分解；确定最佳小波包基；对小波变换的高频系数进行处理；小波重构；其中，小波包分解算法为： 从小波包树根开始,沿着二叉树树枝按照上述公式迭代计算，可算出所有小波包系数；确定最佳小波包基方法为：对于一个给定的熵标准，采用自底向顶的方法搜索最佳小波包基，通过实验比较选取适合的熵标准；所述对小波变换的高频系数进行处理包括：阈值函数确定： 其中，a，b为调节因子；T为阈值；阈值的选择：采用基于贝叶斯估计的阈值计算方法，设含噪声信号模型为yi＝xi+ni设xi为纯净信号的第i点值ni为含噪声信号中第i点的噪音值，并且假设ni服从独立同分布的高斯白噪声yi是带噪音信号的第i点值；因此可以根据被测得的yi来求得xi的最小无偏估计，即根据yi得到xi的估计值x′i并使这两者的均方误差MSE最小，基于贝叶斯估计的阈值表示为： 其中，rT为优化值，如下式求得：rT＝Ex′-x＝ExEy|xx′-x2其中，其中，其中，其中，为含噪声信号的方差估计；通过估计小波包树的各个终端结点中值绝对方差，即可得到σ2由此就可以得到各个终端结点的小波阈值。

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