1.一种非接触式桡动脉波形提取方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)视频采集：将摄像头固定于人的手腕上方约0.3的位置，使摄像头正对腕部区域，通过计算机控制摄像头获取一段长度约30s的mp4格式的视频；

(2)视频预处理：读取采集的腕部视频，将视频帧图像转换成矩阵，原始视频像素点在RGB颜色空间内采用8位整型存储，取值范围为[0,255]，进行归一化处理，像素点的取值范围映射到[0,1]区间，使用64位双精度类型存储，每一帧图像Fi到矩阵Mi的映射公式为：(3)视频放大：对预处理后的视频帧序列采用欧拉视频放大方法进行处理，使视频中包含的腕部桡动脉搏动信号可视化；

a)空间分解

使用拉普拉斯金字塔进行视频帧图像的空间分解，从高斯金字塔的底层开始为图像的原始尺寸图像G0，逐级向上为第i层图像Gi，每一级所在的图像都是在下一级图像的下采样与高斯滤波得到，即第i级图像；那么第i层拉普拉斯金字塔的定义为，第i层的Gi减去第i+1层做过上采样的Gi+1，两者的残差即为第i层的拉普拉斯金字塔图像Li:其中，UP表示上采样， 表示卷积运算，g5x5表示5x5的高斯滤波核，基于运算速度和滤波效果的综合考虑，选用5x5大小的滤波核；

b)时域滤波

利用IIR滤波器对拉普拉斯金字塔图像分解后的图像组，进行时域滤波，以获取桡动脉搏动信号；

其中，IIR滤波器设计实现如下，IIR滤波器差分方程为：Y(z)＝(1-r)Y(n-1)z-1+rX(z)          (3)IIR滤波器系统函数为：

其中0≤r≤1，可以看出(1-r)n逼近x轴方向，是个单边信号；两个所述IIR滤波器相减就构成带通滤波器，其对应的带通就是所要获取的桡动脉运动信号；

c)放大与重构

对时域滤波后的信号进行放大，将R通道的幅值保持不变，G和B通道分别放大100倍，即对其通道内的每个像素点值乘以100；每一帧放大之后都扩展到原始视频帧大小，并与原始视频帧图像相加，得到放大后的视频帧，使运动信号的变化情况能被肉眼所观察到；

(4)感兴趣区域分块选取

为了进一步选取精准的感兴趣区域ROI，对放大后的视频进行分块，分块区域大小为

20x20分辨率，640x480的视频帧区域被分成768个区域，每个区域的记为Bi，计算并分析每个分块在时间序列上的频率谱和功率谱，并求信噪比SNR；求出每个区域的信噪比之后，选取信噪比最高的区域作为下一步待处理的ROI；运算过程描述如下：ROI＝max{0≤i≤768|SNG(Bi)}       (5)其中，SNG表示求功率谱的函数；

(5)独立成分分析获取桡动脉运动信号

在获取ROI之后，对ROI区域内的信号进一步降噪，使用独立成分分析ICA分离信号和噪声；ICA是基于信号高阶统计特性的分析方法，经ICA分解出的各信号分量之间是相互独立的；

设x(t)＝(x1(t),x2(t),...,xm(t))T,t＝1,2,...n,为ROI区域内的m个时间长度为n的观测信号，另设s(t)＝(s1(t),s2(t),...,sm(t))T,t＝1,2,...,n,为m个未知的相互独立的源信号矢量，则瞬时线性混叠盲分离混合方程如下：x＝As                (6)

T

其中，A＝(a1,a2,...,an) 为未知时不变的n×m混合矩阵， 使用ICA算法从观测信号矢量x(t)中通过矩阵运算得到源独立信号矢量s(t)；当m＝n时，可以-1构造混合矩阵A的逆矩阵A 求解源信号，即：

y＝Wx               (7)

其中，y(t)＝(y1(t),y2(t),...,yn(t))T,t＝1,2,...,n是系统分离的信号矢量，也是源信号s(t)的近似值，W称之为解混矩阵，即W＝A-1。