摘要
针对数学形态学滤波法处理一维信号运算量大的问题,提出一种快速的数学形态学滤波方法。首先,对腐蚀操作进行改进,使其能够用于信号实时处理;然后,将微处理器系统缓存区的数据更新过程与形态学滤波原理相结合,采用滑窗迭代的方式进行运算,减少运算量;进一步,改进平滑滤波,提高滤波结果优化速度。采用实测脉搏信号作为实验数据,结果表明,相比于现有方法,改进后方法保持精度不变,并有效地降低了运算时间(提速70倍以上),基于扁平型和线型结构元素的形态学滤波法具有更快的滤波速度(提速110倍以上),随着结构元素和缓存区长度的增加,所提出方法仍能快速地进行信号处理(对于240 s的数据,耗时小于4.5 s),并能用于脉搏信号实时滤波、分割和特征提取(耗时小于45 s)。因此,所提出方法有望用于手环、手表等实时性要求较高的智能可穿戴设备。
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