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MATLAB代码:用于成像光脉搏波的提取与处理工具_下载

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简介:
本资源提供了一套基于MATLAB的代码,专为研究和分析成像光脉搏波设计,包括信号提取、预处理及特征检测等实用功能。适合科研人员和工程师使用。 成像光体积描记图(iPPG)是一种远程非接触式脉搏率测量技术,通常从面部或手掌的视频中获取数据。本段落介绍了一套用于处理和提取iPPG信号的工具。 该软件包包含以下功能: 1. **extract_color_channels_from_video**:此功能从视频文件中提取颜色信号。通过计算每个视频帧感兴趣区域(ROI)上红色、绿色和蓝色分量的平均值来获取这些信号。用户可以选择手动选择第一帧上的ROI,前提是预计运动较少;或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI以专门用于人脸中的iPPG数据提取。 2. **compute_ippg**:此功能实现了多种iPPG提取方法(包括最近引入的CHROM和POS方法)以及一些预处理和后处理技术。这些技术有助于提高信号质量和准确性,从而更准确地估计脉搏率。 3. **ippg_extraction_example**:这是一个基本示例,演示如何使用该软件包从视频中提取iPPG,并提供一个简单的应用场景来展示工具的使用方法。 输入为视频文件,输出则是iPPG信号和由此计算出的估计脉搏率。

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    本资源提供了一套基于MATLAB的代码,专为研究和分析成像光脉搏波设计,包括信号提取、预处理及特征检测等实用功能。适合科研人员和工程师使用。 成像光体积描记图(iPPG)是一种远程非接触式脉搏率测量技术,通常从面部或手掌的视频中获取数据。本段落介绍了一套用于处理和提取iPPG信号的工具。 该软件包包含以下功能: 1. **extract_color_channels_from_video**:此功能从视频文件中提取颜色信号。通过计算每个视频帧感兴趣区域(ROI)上红色、绿色和蓝色分量的平均值来获取这些信号。用户可以选择手动选择第一帧上的ROI,前提是预计运动较少;或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI以专门用于人脸中的iPPG数据提取。 2. **compute_ippg**:此功能实现了多种iPPG提取方法(包括最近引入的CHROM和POS方法)以及一些预处理和后处理技术。这些技术有助于提高信号质量和准确性,从而更准确地估计脉搏率。 3. **ippg_extraction_example**:这是一个基本示例,演示如何使用该软件包从视频中提取iPPG,并提供一个简单的应用场景来展示工具的使用方法。 输入为视频文件,输出则是iPPG信号和由此计算出的估计脉搏率。
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    动态脉搏波处理及脉率提取主要探讨了从复杂的生理信号中有效识别和分析脉搏波的方法,并提出了一种新颖的技术来实时准确地提取脉率数据。该技术在医疗监测、健康评估领域具有广泛应用前景。 动态脉搏波处理与脉率提取提供了计算脉率的方法以及从信号中提取脉搏波的技术。
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    脉搏波特性提取研究关注于从复杂的生理信号中识别和量化与心血管健康密切相关的特征参数,旨在通过深入分析提升疾病早期诊断及风险评估的精度。 脉搏波的数据及特征提取包括找到最高点、最低点以及周期。可以参考一下这些内容。
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    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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    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。
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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。