一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法

专利名称：一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法
技术领域：
本发明涉及信号处理技术，尤其涉及一种当模拟信号频率较高，而 数模信号采样率较低情况下，提高信号显示或打印质量的方法。
背景技术：
电信号的提取是通过一定频率的数模信号A/D采样获取，相当于对 原始信号的一种抽样，而抽样的频率必须满足奈奎斯特频率，即采样的 奈查斯特频率必须大于信号的最高频率，这样才能确保抽样的有效性。 但是在实际应用中，即便是满足奈奎斯特频率的信号采样，当信号的频 率较高时，仍然会由于信号周期与采样周期的不同步而导致峰值信息的 损失，从而导致信号的显示和打印效果不佳。
这种问题可以依靠大大提高数模信号采样率来获得很好的解决，现 在已知的通用方法是提高A/D采样率，以远大于奈奎斯特频率的采样频 率对信号进行硬件采样，获得大量的抽样值，可以提高精度，获得更好 的显示和打印质量。但是这会增加系统资源的负担，包括大大增加存储 容量，消耗更多的系统运算资源，或增加A/D转换的负担，即需要更高 采样率的硬件AD转换器。为了改善信号显示和打印的效果，需要提出一 种对原始采样信号进行校正的方法，即，在系统资源可承受的范围之内， 通过算法来尽可能的保留原始信号的一些关键性信息，譬如峰值点或局 部的极值点。这些关键性信息在人对这些信号的主观感受上起着重要的 作用，会显著的影响信号的显示质量和打印质量。

发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种提高低采样率情况下信号 显示质量的方法，该方法可以解决在信号频率高、抽样点不足的情况下， 信号显示和打印质量差的问题。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案为 一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，包括以下步骤
A、 对原始信号进行数模采样，获得原始采样数据；
B、 根据设定的增抽样倍数对原始采样数据内插补入零值，得到补 零后的数据序列；并设计一滤波器，采用巻积滤波算法对补零后的数据 序列进行滤波，获得增抽样后的校正信号；
C、 对增抽样后的校正信号进行减抽样处理，获得校正信号。
所述的方法，其中所述步骤C所述的减抽样处理采用保留峰值和 局部极值的减抽样处理法。
所述的方法，其中所述步骤B所述的滤波器为低通滤波器，其阶 数为所述增抽样倍数的整数倍且为偶数，其截止频率设定在奈奎斯特频 率处。
所述的方法，其中所述步骤B采用如下处理步骤 Bl、定义一緩存队列，用于对原始采样数据按照先进先出的规则进 行区段緩存，其緩存数据设定为m/q+l个，且緩存队列中的第一个数为 第一个原始采样数据；其中m为所述低通滤波器阶数，q为增抽样倍数； B2、将原始采样数据依次压入所述緩存队列，从第一个原始采样数 据开始，每压入一个数据，緩存队列中的各数据与所述低通滤波器队列 按q点间隔抽样的数据进行巻积，得到该数据单元的第 一个增抽样校正 数据；之后，所述低通滤波器队列的各数据平移一位，緩存队列中的各 数据与平移一位后的低通滤波器队列按q点间隔抽样的数据进行巻积，得到该数据单元的第二个增抽样校正数据；以此类推，直至得到该数据 单元的第q个增抽样校正数据；
B3、判断是否已向所述緩存队列压入了所有的原始采样数据，如果 否，则转入步骤B2，如果是，则获得增抽样后的校正信号。
所述的方法，其中所述步骤B2还包括如下处理在向所述緩存 队列压入原始采样数据时，对原始采样数据起始段和截止段进行相应补 零扩展处理。
所述的方法，其中所述步骤C包括如下处理将校正信号按照不 同的曲线变化规律分成几种曲段，对不同曲段设定采用提取极值或平均 值作为该曲段的抽样值点。
所述的方法，其种所述步骤C包括如下处理将校正信号分成5 种曲段，对趋势上升的曲段，提取最小值点作为该曲段的抽样值点；对 趋势下降的曲段，提取最大值点作为该曲段的抽样值点；对凸形曲段， 提取最大值点作为该曲段的抽样值点；对凹形曲段，提取最小值点作为 该曲段的抽样值点；对于波动曲段，提取该曲段中所有采样点的平均值 作为该曲段的抽样值点。
所述的方法，其中所述低通滤波器为有限脉冲响应滤波器。
另一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，包括以下步骤
A、 对原始信号进行A/D采样，获得原始采样数据；
B、 根据设定的增抽样率对原始采样数据内插补入零值，得到补零 后的数据序列；并设计一低通滤波器，采用巻积滤波算法对补零后的数 据序列进行滤波，获得增抽样后的校正信号；所述增抽样率为原始信号 主频率的整数倍;
C、 对增抽样后的校正信号进行重采样，重采样率的设定保证在重 采样时提取到校正信号的峰值点和局部极值点。
本发明的有益效果为本发明通过采用优化的滤波器对原始采样信 号进行增抽样，以及利用保留峰值和局部极值点的抽样算法对增抽样处 理后的数字数据进行减抽样，确保有效信息的不丟失，极大地改善了在 模拟信号频率较高，而A/D釆样率较低时，信号显示和打印的效果；并 且由于对原始采样数据做了补零处理，通过对滤波算法进行优化设计， 在巻积过程中去除多余的乘法操作，降低了运算量，加快了巻积速度， 从而节省CPU的负荷量。本发明原理成熟，实现简便。


图l为本发明的信号处理过程；
图2a为本发明滤波器的时域图2b为本发明滤波器的频域图； 图3为本发明滤波巻积算法示意图4为本发明增抽样算法方法示意图5为本发明减抽样处理方法示意图6a为对标准97Hz正弦波信号采样后的显示图6b为对标准97Hz正弦波信号采样后，经过本发明处理后的显示
图7a为以Fuke的MEDSIM300B模拟器标准心电为信号源进行原始 数据采样后的显示图7b为以Fluke的MEDSIM300B模拟器标准心电为信号源进行原始 数据采样后，进行本发明处理后的显示具体实施例方式
下面根据附图和实施例对本发明作进一 步详细说明
本发明提供的一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，其核 心是利用优化的低通滤波器对原始采样数据进行增抽样，然后对增抽样 后数字数据进行保留峰值和局部极值的减抽样，以此来改善显示和打印 的效果。
如图l所示，本发明主要包括以下步骤
A、 在原始信号频率较高，而数模A/D采样率不够高的情况下进行 采样，获得原始采样数据，所述采样率满足奈奎斯特频率的要求。奈奎 斯特频率，即，采样率至少要是所采样信号带宽的2倍，以确保不会发 生信号采样的混叠现象。
B、 根据设定的增抽样倍数q,对所述原始采样数据内插补入零值， 得到内插补零后的原始数据序列。并设计一低通滤波器，采用优化的巻 积滤波算法对所述内插补零后的原始数据进行滤波。所述低通滤波器在 降低运算量的同时，获得增抽样后的理想校正信号。
所述低通滤波器的设计需选取合适的阶数m和合适的截止频率。所 述低通滤波器的阶数m选定为q的倍数且为偶数，其阶数m越高，频 域的截止效果越好，在实际应用中可以根据情况选用合适的阶数m。所 述低通滤波器的截止频率要设定在奈查斯特频率处。
C、 对所述增抽样后的校正信号进行保留峰值和局部极值的减抽样 处理，以尽可能在抽样过程中不损失有效信息，获得所需要的低采样率 的校正信号。
为了方便i兌明，下面以采样率为500Hz的心电采样为实施例，对本 发明方法进行详细阐述。
第一步、针对奈奎斯特频率为250HZ的心电信号源，采用500HZ 的采样率进行A/D采样，每秒获得500个原始采样数据。
第二步、对原始采样数据进行内插补零处理，将500HZ的采样率增 抽样至4倍到2000HZ,即每秒500个数据需要增抽样至每秒2000个，
具体的就是在原始采样数据的每两个数据之间补入3个零值点，最终由
每秒500点扩充至每秒2000点。
第三步、设计一个有限脉冲响应滤波器FIR，对内插补零后的原始 数据进行增抽样处理，获得增抽样后的理想校正信号。在对滤波器通带 效果和运算量之间做出折中考量后，在该应用中，选定低通滤波器的阶 数为80阶，截止频率为250Hz，如图2所示。所述80阶的FIR既可以获得 较好的通带效果，又可以确保运算量不会过大。
所述FIR对补零后的原始数据进行增抽样处理，采用以下算法结构， 1)、将内插补零增至2000点的采样数据存储于输入函数midBuf12000]
中，例如[dl，0，0,0,d2，0，0,0，d3，0，0,0,.......,d498,0，0,0,d499，0,0,0，d500]，得到
补零后的数据序列，将增抽样后的数据点存储于输出函数outBuf[2000] 中。所选定的80阶的FIR存储于滤波器函l丈para[81]中，例如。
定义 一 緩存队列
MidTmp[81],所述緩存队列MidTmp[81]按照先进先出FIFO规则对内插 补零后的原始数据进行緩存，其存储有81个数据。緩存队列MidTmp[81] 一直为满，当在尾部插入一个数据的同时依次向前移动队列中的各数 据，将队列头部的数据移除。
2) 、为了消除滤波时的群延迟效应，确保滤波器函数pam[81]的顶 点fD与内插补零后的原始信号的第一个数据dl开始巻积，对于緩存队 列MidTmp[81],因为dl之前没有数值，需要在内插补零后的原始数据 的起始段补上所需的0值点，如图3所示。并且所述緩存队列MidTmp[81] 随着滑动巻积，头部所补O值点逐渐减少，直到滤波器巻积到尾部，便 需要再次在内插补零后的原始数据的截止段补入所需的0值点。该补零 扩展处理为本领域技术人员熟知，在此不再赘述。
3) 、从第一个原始数据dl开始处理，依次向所述緩存队列 MidTmp[81]压入一个内插补零后的数据，例如第796个内插补零后的数
据，即原始数据的第199个数据。緩存队列MidTmp[81]同滤波器函数 para[81]进行巻积
<formula>formula see original document page 10</formula>
得到增抽样后的第796个数据点，并由此推导出获得增抽样第n个 数据的公式<formula>formula see original document page 10</formula>
4)、判断第796个数据点并不是压入的内插补零后的第2000个数据 点，返回步骤3)继续对下一个数据点(797点)进行巻积处理；如果 压入的是内插补零后的第2000个数据，则完成整个巻积过程，获得增 抽样后的2000个校正信号。由此可见，每向緩存队列MidTmp[81]压入 一个数据，緩存队列MidTmp[81]就按照FIFO规则更新一次，滑动巻积 一次，直至完成整个巻积过程。
由以上FIR对补零后的原始数据进行增抽样处理过程中可以看到， 在计算一个增抽样数据时，所述緩存队列MidTmp[81]中内插的零值点， 同滤波器函数para[81]中相应的数据相乘，其结果还是零，存在大量的 零运算，如图3所示。并且，在通过依次滑动緩存队列MidTmp[81]与滤 波器函数para[81]进行巻积获得增抽样后数据时，可以发现整个运算以q (在此以4)为复现规律，即dhfD之后的0*fl, 0*f2, 0*￡3均为0，直 至d2*f4。所以，经过规律整理，就可以获得图4所示的增抽样优化算 法如下
Bl、将所述n点原始采样数据存储于输入函数inBuf[n]中(在此例 中为inBuf[500])，增抽样至q倍后的数据点存储于输出函数outBuflqxn] 中(在此例中为outBufl2000]),所述低通滤波器的滤波作用表现在滤波 器函数para[m+l](在此例中为para[81])中。
首先定义一个緩存队列Tmp[m/q+l]，该緩存队列相当于将前述緩存
队列MidTmp[81]中插入的零值数据点去掉，简化为按序压入原始数据的 緩存队列Tmp[21]。即，所述緩存队列Tmp[m/q+l]中的緩存数据设定为 m/q+l个(21个)，且緩存队列Tmp[m/q+l]中的第一个数据为第一个原 始采样数据。所述緩存队列Tmp[m/q+l]对原始采样数据进行先进先出 FIFO规则的緩存。
B2、将原始采样数据依次压入所述緩存队列Tmp[m/q+l],并对原 始采样数据起始段和截止段进行相应补零扩展处理，以消除滤波的群延 迟效应。
B3、从第一个原始采样数据开始处理，每压入一个数据，所述缓存 队列Tmp[m/q+l]中的各数据，与所述低通滤波器队列para[m+l]中按q 点(在此例中为4点)间隔抽样的数据对应相乘再加总，进行巻积，例
如对原始数据dl,则为dl*fD+d2*f4+d3*fB......得到该原始数据增抽样
后的第一个校正数据。第i个原始采样数据增抽样后的第1个数据在整 个增抽样后的数据中为第ixq个，可用公式表示为
<formula>formula see original document page 11</formula>
其中n为原始数据个数，q为增抽样倍数，m为滤波器阶数，k值 是当Tmp和滤波器对应点相乘，再加总时的运算序数，也就是k从0 递增到m/q,对应的Tmp[k]xpara[k*q]。
之后，所述低通滤波器队列的各数据向前平移一位，緩存队列 Tmp[m/q+l]中的各数据与向前平移一位后的低通滤波器队列para[m+l], 仍按q点间隔抽样的顺序进行巻积，得到第i个数据的第二个增抽样校 正数据，例如对原始数据dl，则为dl*f.1+d2*f3+d3*f7……，对第i个数 据，增抽样后的第2个数据(在整个增抽样后的数据中为第ixq+l个) 可用公式表示为
<formula>formula see original document page 11</formula>
然后将滤波器函数para[81]中的数据整体向前平移二位，按上述方法 同第i个原始数据的緩存队列Tmp[m/q+l]进行巻积，获得第i个数据增
抽样后的3个数据，用公式表示为
m
om/Sw/[/ x g + 2] = Z x戸ra[A: x g — 2]
以此类推，直至得到该原始数据的第q个增抽样校正数据，用公式 表示为
m
ow/丑^/"[/ x《+ (《一 l)] = Z 7T 7/ [A:] x ; ara[^ x孑一 (<7 —1)]
B4、按步骤B3完成对第i个原始采样数据的处理后，inBuftn]中的 下一个点被插入Tmp[m/q+l]，緩存队列Tmp[m/q+l]被更新，采用步骤 B3所述的方法对第i+l个原始采样数据进行增抽样处理，滑动巻积一次， 得到第i+1个原始采样数据增抽样后的4组数据。之后判断是否已向所 述缓存队列Tmp[m/q+l]压入了所有的原始采样数据，如果否，转入步骤 B2继续向所述緩存队列Tmp[m/q+l]压入所述原始采样数据，对压入的 原始采用数据进行增抽样处理，如果是，则获得增抽样后的全部校正信 号outBuf[qxn]。
所述步骤B1至B4的巻积优化算法，可以大大降低运算量，降低CPU 的运算负荷。按照标准滤波算法的运算量为0(11111)=[(111+1)次乘法+ m次 加法]xqxn的数量级，而优化后的滤波算法的运算量是0(mn)/q,即运算 量可以降低q倍。
第四步、对所述500个原始采样数据增抽样到2000个数据后，再对 增抽样的数据进行保留峰值和局部极值的减抽样。本实施例是将增抽样 至2000HZ的采样数据减抽样至400Hz，也就是，每5点提取为1点。如图 5所示，将校正信号按照不同的曲线变化规律分成几种曲段，对不同曲 段提取极值或平均值,作为该曲段的抽样值点。
对于所述减抽样的方法，具体的是将增抽样后曲线的区段分为5种
模式趋势上升模式501,判定准则为曲段中的最小值在左边界而最大 值在右边界，提取最小值点作为该曲段的抽样值点；趋势下降模式502, 判定准则为曲段中的最大值在左边界而最小值在右边界，提取最大值点 作为该曲段的抽样值点；凸形曲段模式503，判定准则为曲段中的最大 值不在边界上而最小值在边界上，提取最大值点作为该曲段的抽样值 点；凹形曲段模式504,判定准则为曲段中的最小值不在边界上而最大 值在边界上，提取最小值点作为该曲段的抽样值点；波动曲段模式505, 判定准则为曲段中的最大值和最小值都不在边界上，提取曲段中提取该 曲段中所有采样点的平均值作为该曲段的抽样值点。所述的减抽样处理 方法可以确保有效的峰值信息都被提取出来，尽可能确保不丢失信号的 重要信息，从而有效的改善减抽样后信号的显示和打印质量。
以500HZ心电采样率，采集97Hz的标准正弦波信号为例，由于采样 率不足，不能采集到每一个正弦波的峰值点，在数据显示和打印上可以 明显看到峰值点原始信号信息的丢失，表现为峰值的不齐整。如图6a所 示，可以看到明显的峰值波动，峰值的波动达到了原始真值信号的16%。 如果再经过减抽样至400Hz采样率的处理之后，其峰值波动将更加明显， 信息失真更严重。通过本发明的处理方法，其峰值的波动仅仅为原始真 值信号的2%,即，这种峰值的失真波动缩减了8倍，如图6b所示，有效 的改善了信号的显示和打印的效果。
在图7a中可以看到，以Fluke的MEDSIM3OOB模拟器的标准心电为信 号源，以500Hz采样率进行信号采样，由于采样率不足够大而导致的信 息损失，可以看到心电信号波形峰值有明显的波动，与心电峰值比较波 动幅度达到6%。通过本算法的处理之后，即便是进一步减抽样至400Hz 的更低采样率，信号的显示质量却更高了，峰值的波动幅度降为2%， 如图7b所示，信号的显示和打印效果都大为改善。
本发明减抽样的算法处理，减抽样频率只要在奈奎斯特频率以上， 不管是减抽样至同样的采样率还是更低的采样率，其显示效果会得到明
显的改善。例如，所述500HZ的釆样率减抽样至400Hz的实施例，原本 波形显示和打印效果会变的更差的，通过本发明处理，明显的提高了显 示效果。
在实际应用中，本发明提高低采样率情况下信号显示质量的方法， 还可以采用以下三个替代方案
第一替代方案，抵用滤波器不限于有限脉冲相应滤波器FIR,可以 采用其他方法获得的滤波器，如改用无限脉冲响应滤波器IIR，同样通带 阻带效果的IIR的阶数比FIR的阶数低，运算量低，从而可以降低滤波器 的阶数，降低运算量。但要在应用中处理好IIR容易自激振荡，可能引发 相位失真的问题。
第二替代方案本发明方法的第四步骤"对增抽样后的校正信号进
行减抽样处理，获得校正信号"，不局限于上述优选实例所述的对增抽 样的数据进行保留峰值和局部极值的减抽样处理方法，还可以变更为抽 样点校正方法，以使得校正点逼近理想校正曲线。例如对获得增抽样后 的数据，按照减抽样需求，简单的求取平均值得到校正后的数据。例如， 原始采样率500Hz，增抽样至2000Hz，然后简单的每5点数据加总取平 均，获得400Hz的减抽样效果，这种求5点和取平均即可算一种校正方 法。
第三替代方案根据原始信号的主频率分量，变更釆样率，进行数 字重采样，具体步骤可按照上述第一、二、三步骤方法先将原始信号增 抽样到一个更高的采样率上，而增抽样率必须为原始信号主频率的整数 倍，使得原始信号更接近真实信号之，然后对增抽样后的数据进行所需 要的采样率的重采样，重采样率的设定必须保证在重采样过程中提取到 校正信号的峰值点和局部极值点，即保留峰值点和局部极值点，从而大大改善信号的显示和打印质量。具体的可以通过确认原始信号的主频 率，然后以采样率是信号主频倍数进行增抽样，这样可以使得原始信号 和采样率达到匹配的效果，从而获得更好的抽样效果。例如，原始信号
主频率是17Hz，而原始采样率是500Hz,那么增抽样至17x500Hz,可 以确保抽样到每一个原始信号的峰值点。
本发明还适用于受数据存储容量限制，而必须对原始信号进行减抽 样处理以降低数据存储量的产品或方法，以及受数据传输带宽限制，而 必须对原始信号进行减抽样处理以降低数据传输带宽的产品或方法。
本发明通过对低通滤波器原始采样数据进行增抽样，然后对增抽样 后的数据进行保留峰值和局部极值的减抽样算法，解决了在抽样率不足 情况下的丟失有效信息的问题，从而改善了高频信号的显示和打印效 果；其对低通滤波器的优化设计，降低了算法的运算量。本发明原理成 熟，实现简1更。
应当理解的是，对本发明技术所在领域的普通技术人员来说，可以 根据本发明的技术方案及其构思进行相应的等同改变或替换，而所有这 些改变或替换，都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
权利要求
1、一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，包括以下步骤:A、对原始信号进行数模采样，获得原始采样数据；B、根据设定的增抽样倍数对原始采样数据内插补入零值，得到补零后的数据序列；并设计一滤波器，采用卷积滤波算法对补零后的数据序列进行滤波，获得增抽样后的校正信号；C、对增抽样后的校正信号进行减抽样处理，获得校正信号。
2、 根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤C所述的 减抽样处理采用保留峰值和局部极值的减抽样处理法。
3、 根据权利要求2所述的方法，其特征在于所述步骤B所述的 滤波器为低通滤波器，其阶数为所述增抽样倍数的整数倍且为偶数，其 截止频率设定在奈奎斯特频率处。
4、 根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述步骤B采用如 下处理步骤Bl、定义一緩存队列，用于对原始采样数据按照先进先出的规则进 行区段緩存，其緩存数据设定为m/q+l个，且緩存队列中的第一个数为 第一个原始采样数据；其中m为所述低通滤波器阶数，q为增抽样倍数；B2、将原始采样数据依次压入所述缓存队列，从第一个原始采样数 据开始，每压入一个数据，緩存队列中的各数据与所述低通滤波器函数 按q点间隔抽样的数据进行巻积，得到该数据单元的第一个增抽样校正 数据；之后，所述低通滤波器函数的各数据平移一位，緩存队列中的各 数据与平移一位后的低通滤波器函数按q点间隔抽样的数据进行巻积， 得到该数据单元的第二个增抽样校正数据；以此类推，直至得到该数据 单元的第q个增抽样校正数据； B3、判断是否已向所述緩存队列压入了所有的原始采样数据，如果 否，则转入步骤B2，如果是，则获得增抽样后的校正信号。
5、 根据权利要求4所述的方法，其特征在于所述步骤B2还包括 如下处理在向所述緩存队列压入原始采样数据时，对原始采样数据起 始段和截止段进行相应补零扩展处理。
6、 根据权利要求2至5任一权利要求所述的方法，其特征在于 所述步骤C包括如下处理将校正信号按照不同的曲线变化规律分成几 种曲段，对不同曲段设定采用提取极值或平均值作为该曲段的抽样值点。
7、 根据权利要求6所述的方法，其特征在于所述步骤C包括如 下处理将校正信号分成5种曲段，对趋势上升的曲段，提取最小值点 作为该曲段的抽样值点；对趋势下降的曲段，提取最大值点作为该曲段 的抽样值点；对凸形曲段，提取最大值点作为该曲段的抽样值点；对凹 形曲段，提取最小值点作为该曲段的抽样值点；对于波动曲段，提取该 曲段中所有采样点的平均值作为该曲段的抽样值点。
8、 根据权利要求7所述的方法，其特征在于所述低通滤波器为 有限脉冲响应滤波器。
9、 一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，包括以下步骤A、 对原始信号进行A/D采样，获得原始采样数据；B、 根据设定的增抽样率对原始采样数据内插补入零值，得到补零 后的数据序列；并设计一低通滤波器，采用巻积滤波算法对补零后的数 据序列进行滤波，获得增抽样后的校正信号；所述增抽样率为原始信号 主频率的整数倍；C、 对增抽样后的校正信号进行重采样，重采样率的设定保证在重 采样时提取到校正信号的峰值点和局部极值点。
全文摘要
一种提高低采样率情况下信号显示质量的方法，包括以下步骤对原始信号进行数模采样，获得原始采样数据；根据设定的增抽样倍数对原始采样数据内插补入零值，得到补零后的数据序列；并设计一低通滤波器，采用卷积滤波算法对补零后的数据序列进行滤波，获得增抽样后的校正信号；对增抽样后的校正信号进行减抽样处理，获得校正信号。本发明的方法确保信号的有效信息的不会丢失，极大地改善了在模拟信号频率较高，而采样率较低时，信号显示和打印的效果。
文档编号H03M1/10GK101378251SQ20071007681
公开日2009年3月4日 申请日期2007年8月28日 优先权日2007年8月28日
发明者辉 于, 叶文宇, 波 张, 波 靳 申请人:深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司