研究目的
提出一种在剧烈运动中存在运动伪影（MA）的情况下，利用光电容积图（PPG）信号精确监测心率（HR）的新方法。
研究成果
所提出的框架能有效从运动时的腕部光电容积图信号中估算心率，平均绝对误差为1.66次/分钟。该方案在消除运动伪影方面表现出鲁棒性，为无线体域网中的连续心率监测提供了可行方法。
研究不足
该研究聚焦于体育锻炼期间的腕部光电容积脉搏波（PPG）信号，可能未涵盖所有运动伪影干扰场景。算法在存在微小运动伪影的临床场景中的性能尚未经过广泛测试。
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[IEEE 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 班加罗尔(2018.2.9-2018.2.10)] 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 运动伪影存在下基于光电容积图信号的绝对心跳检测
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[IEEE 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 班加罗尔(2018.2.9-2018.2.10)] 2018第二届电子、计算机与通信进展国际会议(ICAECC) - 运动伪影存在下基于光电容积图信号的绝对心跳检测
DOI：10.1109/ICAECC.2018.8479479
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
在无线体域网（WBANs）中，利用光电容积图（PPG）信号精确监测心率（HR）始终是一项具有挑战性的任务，尤其是当受试者进行剧烈运动时。这是由于受试者身体运动产生的强烈运动伪影（MA）会严重干扰信号。本研究提出了一种新方法：基于腕部PPG信号，通过主成分分析（PCA）进行信号分解降噪、稀疏信号重建（SSR）、峰值检测与追踪，并采用支持向量机（SVM）分类器实现心率精准估算。该方法不仅能达到高精度，且能有效消除运动伪影。实验招募了12名受试者，其数据集来自2015年IEEE信号处理杯竞赛（受试者在跑步机上以0至15公里/小时的可变速度运动）。结果显示，心率估算的平均绝对误差为1.66次/分钟（BPM）。
作者：
Viswavardhan Reddy Karna，Navin Kumar
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