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基于MATLAB的图像均方误差计算及光电容积脉搏波信号提取代码

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简介:
本项目提供使用MATLAB编写的代码,用于计算图像间的均方误差,并从光电容积脉搏波(PPG)信号中提取关键信息。 图像的均方误差的MATLAB代码用于处理成像光体积描记图(iPPG)以提取脉冲率估计光电眼波描记图的数据。iPPG是一种非接触式的远程脉搏测量技术,通常从面部或手掌视频中获取数据。 该软件包提供了多种工具来帮助进行iPPG信号的提取和处理工作,并使用恒河猴iPPG数据作为测试集。 输入:视频文件。 输出:iPPG信号;估计的脉搏率。 功能包括: - **extract_color_channels_from_video** 从视频中提取颜色信号。每个视频帧的颜色成分(红色、绿色、蓝色)在感兴趣区域内的平均值被计算出来,可以手动选择第一帧中的ROI或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI。 - **compute_ippg** 实现了iPPG的多种提取方法以及一些预处理和后期处理技术。这些方法包括CHROM和POS等最新提出的方法。 - **ippg_extraction_example** 为用户提供了一个基本示例,展示如何使用该软件包从视频中提取脉冲率估计值。 以上功能共同帮助用户有效获取iPPG信号并进行进一步分析与研究。

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  • MATLAB
    优质
    本项目提供使用MATLAB编写的代码,用于计算图像间的均方误差,并从光电容积脉搏波(PPG)信号中提取关键信息。 图像的均方误差的MATLAB代码用于处理成像光体积描记图(iPPG)以提取脉冲率估计光电眼波描记图的数据。iPPG是一种非接触式的远程脉搏测量技术,通常从面部或手掌视频中获取数据。 该软件包提供了多种工具来帮助进行iPPG信号的提取和处理工作,并使用恒河猴iPPG数据作为测试集。 输入:视频文件。 输出:iPPG信号;估计的脉搏率。 功能包括: - **extract_color_channels_from_video** 从视频中提取颜色信号。每个视频帧的颜色成分(红色、绿色、蓝色)在感兴趣区域内的平均值被计算出来,可以手动选择第一帧中的ROI或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI。 - **compute_ippg** 实现了iPPG的多种提取方法以及一些预处理和后期处理技术。这些方法包括CHROM和POS等最新提出的方法。 - **ippg_extraction_example** 为用户提供了一个基本示例,展示如何使用该软件包从视频中提取脉冲率估计值。 以上功能共同帮助用户有效获取iPPG信号并进行进一步分析与研究。
  • 优质
    光电信号脉搏波是一种通过光学传感器捕捉人体血液循环引起的皮肤表面变化,并将其转换为电信号的技术。这种技术广泛应用于医疗健康监测设备中,如心率检测和血氧饱和度测量等。 光电容积脉搏波的论文资料。光电容积脉搏波的论文资料。光电容积脉搏波的论文资料。光电容积脉搏波的论文资料。
  • LabVIEW采集系统构建
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    本项目旨在利用LabVIEW开发一款高效的光电容积脉搏波(PPG)信号采集系统。该系统能够实时、精确地监测人体心率和血氧饱和度等生理参数,具备操作简便、数据处理能力强等特点,为医疗健康领域提供了一种新的研究工具和技术手段。 基于LabVIEW的光电容积脉搏波信号采集系统是一款专门用于采集人体光电容积脉搏波(PPG)信号的应用程序或硬件设备。该系统利用了LabVIEW这一强大的图形化编程平台,为研究人员、医疗工作者以及相关领域的工程师提供了一个便捷高效的工具来获取和分析心率变化等生理数据。
  • 技术文章:(PPG)心率按需估
    优质
    本文提出了一种高效的心率估算方法,利用光电容积脉搏波(PPG)信号,在保证精度的前提下减少计算复杂度,适用于资源受限的可穿戴设备。 想象几十年后的未来世界,在那时您的孙子们可能已经不再熟悉“医院”这个概念了;所有健康数据都是通过传感器进行远程记录与监测的。设想一下您家中的各种传感器,它们可以测量空气质量、温度、噪音水平、光照强度以及气压等参数,并依据个人化的健康信息自动调节家居环境设置以达到最佳状态。 在迈向这样一个美好未来的进程中,ADI公司凭借其提供的互补性传感技术、软件及算法解决方案,在数字健康管理领域占据着独特且有利的地位。心率监测是许多现有可穿戴设备和临床仪器的关键功能之一;这些装置通常通过测量光电容积脉搏波(PPG)信号来获取数据。具体来说,它们会利用LED光源照射人体皮肤,随后借助光敏二极管捕捉因血液流动而产生的反射光线强度变化以形成该信号。 由于其形态与动脉血压波动曲线相似,因此可以通过分析这些PPG信号间接推断出相关的心血管健康状况信息。
  • 双域分析
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    《脉搏波信号的提取及双域分析》一文探讨了从复杂生理信号中高效准确地提取脉搏波信号的方法,并深入研究了时频域内的综合分析技术,旨在为心血管疾病的早期诊断提供新的视角和技术支持。 本段落通过对压力式传感器与光电式传感器检测脉搏波原理的深度解析,探讨了压力式传感器的最佳取脉压方法,并实现了对所测得脉搏在时域和频域内的分解处理。研究中选取20位志愿者进行实验,采用压电薄膜传感器测量最佳取脉压并将其与身体质量指数(BMI)通过三阶多项式拟合标定。随后,在时域和频域分别应用小波变换及傅里叶变换对脉搏波进行了分析。 测试结果显示,光电式脉搏波在特征点识别上存在不足,而压力式传感器能够清晰地观察到这些特征点;然而由于取脉压的影响,不同个体间产生的波形差异较大。通过为每个受试者设定最佳的取脉压值后,压力式传感器可以以较高的信噪比来检测脉搏信号。时频双域分析方法有助于有效提取波形中的关键特征点,从而为连续血液测量提供了高质量的数据来源。
  • MatlabBetaCompositionalModel高谱解混
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    本研究利用MATLAB平台开发了图像均方误差计算工具,并提出了基于Beta-Compositional模型的高光谱数据解混算法,为遥感影像分析提供有效手段。 用于高光谱解混的Beta成分模型算法的MATLAB实现。 参见相关论文:doi:10.1109/JSTARS.2014.2330347 如果使用此代码,请引用Xiaoxiao Du和Alina Zare。 GatorSense BetaCompositionalModel是初始发行版(版本v1.0)。 注意:在任何出版物或演示文稿中使用BCM混合算法时,必须引用以下参考文献: X. Du, A. Zare, P. Gader, D. Dranishnikov,“使用Beta成分模型进行空间和光谱分解”,IEEE应用地球观测和遥感精选主题期刊,第1卷。7号6,第pp. 1994-2003,2014年6月。 BCM分解算法使用以下功能运行: [Parameters] = BCMParameters(endmembers); [P] = BCM(Xim,参数,MethodFlag) 端成员输入是一个包含已知M个端成员的样本单元集合。
  • MATLAB:用与处理工具_下载
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  • x和y间-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB函数,用于计算两张图像X和Y之间的均方误差(MSE),是评估图像质量变化的有效工具。 这个 m 文件计算两个图像 x 和 y 之间的均方误差。
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  • 特征
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