单路PPG信号驱动的连续血压检测算法设计。

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简介：
鉴于现有的光电容积描记法测量血压的方法存在着操作繁琐且不适于低功耗可穿戴设备的情况，本文提出了一种新的解决方案。具体而言，该研究是在脉搏波时域特征参数分析的基础上，开发了一种基于单路光电容积脉搏波（Photoplethysmography，简称PPG）的持续血压检测算法。为了实现这一目标，我们采用了MAX30102脉搏波传感器来获取PPG信号。随后，对采集到的脉搏波信号进行了一系列处理，包括均匀滤波、周期分割、基线校准以及归一化等步骤，以提取其关键特征。通过识别脉搏波中的特征点并计算相应的特征值，我们得以深入探究这些特征值与血压之间存在的关联关系，最终构建了一个用于血压预测的回归模型。实验结果显示，所提出的方法在测量精度方面表现出良好的一致性，其测量误差均符合美国医疗器械促进学会（AAMI：Association for the Advancement of Medical Instrumentation）规定的标准，误差范围不超过8 mmHg。

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基于单通道PPG信号的连续血压监测算法设计

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本研究旨在开发一种利用单通道光电容积脉搏波(PPG)信号进行连续血压监测的新算法，以实现非侵入式、便捷且准确的血压监控。针对现有光电容积描记法测量血压方法复杂且不适合低功耗可穿戴设备的问题，本段落提出了一种基于单路光电容积脉搏波（PPG）的连续血压检测算法。采用MAX30102传感器采集PPG信号，并对其进行均匀滤波、周期分割、基线校准和归一化处理后识别特征点并计算特征值。通过分析这些特征值与血压之间的关系，建立相应的回归模型。实验结果显示，该方法的测量结果与充气式电子血压计高度一致，误差符合美国医疗器械促进学会（AAMI）的标准差不超过8毫米汞柱的要求。

基于PPG的连续血压监测方法.pdf

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本文探讨了一种利用光电容积脉搏波(PPG)技术实现连续血压监测的新方法。该研究旨在提高非侵入式血压测量的准确性和便捷性，为心血管疾病患者的长期监护提供新方案。本发明提出了一种基于双PPG的血压测量方法及装置。该技术通过投射光穿透人体组织，并根据朗伯-比尔定律（log(I0/I) = εCl）来分析影响因素，其中I0是入射光强度，I为透射或散射后的光强度，ε表示吸收系数，C代表溶液的浓度而l则是光线穿过介质的距离。PPG信号反映了血液容积的变化情况，并通过脉搏波传输时间（PTT）计算血压值。本发明的优势在于能够实现自我检测功能，基于PPG技术进行连续性血压监测可以更全面地了解一天内血压变化趋势及其昼夜差异，对于预防突发心血管疾病具有重要意义。此外，在使用降压药物时也能起到有效的监督作用。与现有的其他持续性测量方法相比，这种基于PPG的连续性血压测量方式展现出明显的优势。本发明通过利用双脉冲血氧图（PPG）信号来监测血液容积变化，并结合计算脉搏波传输时间(Pulse Transit Time, PTT)，从而实现了一种非侵入性的、可自我检测且能持续追踪全天候血压动态的创新方法。这种方法不仅有助于早期预警心血管事件，还能为高血压患者提供个性化的药物治疗效果评估工具。

基于血圧算法的PPG测压工具_blood_pressure_algorithm_based_PPG.zip_PPG測血圧_blood_ppg

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本资源包提供了一种基于血压算法的脉搏波（PPG）测量血压的方法。通过分析PPG信号，可以实现非侵入式的血压监测。文件内含相关代码和数据集。基于PPG的连续血压监测研究算法已验证能够运行并产生结果。

基于MATLAB的信道预测代码-无袖血压预测：利用回归分析ECG与PPG信号预测血压

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本项目采用MATLAB开发，通过分析心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）信号数据，运用回归模型进行无袖血压的预测。代码实现信道预测功能，旨在提高血压监测便捷性和准确性。信道预测的Matlab代码用于袖带血压预测，该存储库包含使用两种方法根据ECG和PPG信号来预测血压的代码。这些方法包括机器学习技术进行特征提取和回归分析以及基于深度学习的回归模型。入门指南：克隆此仓库后进入文件夹开始操作。数据集说明： - 数据集由矩阵单元格数组组成，每个单元格代表一个记录部分。 - 在每一个矩阵中，每一行对应一种信号通道类型。具体为： - 第1列：PPG信号（光电容积描记器）；采样率为125Hz； - 第2列：ABP信号（有创动脉血压），单位是mmHg；采样率也是125Hz。 - 第3列：ECG信号，采样频率为125Hz；来自II导联的心电图。数据集的处理版本基于UCI存储库中的原始数据，并根据Kauchee等人在2017年的研究设置阈值进行了清理。文件夹中包含血压记录。 - GT（Ground Truth）包含了SBP，DBP，MAP和类别编号（依据特定阈值设定）。可以忽略GT中的class列信息，因为该类目尚未用于论文报告的任何实验结果。数据文件夹是从UCI存储库提取的所有原始数据。

基于STM32的血压检测算法

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本项目旨在开发一种基于STM32微控制器的非侵入式血压监测系统，通过先进的信号处理和机器学习算法实现精准测量。基于STM32的血压算法精度较高，如有需要可以直接移植使用。方便大家应用。

基于单片机的血压检测仪设计.pdf

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本文档详细介绍了基于单片机技术的血压检测仪器的设计与实现过程。通过采用先进的传感器技术和嵌入式系统开发方法，该设备能够准确、便捷地测量人体血压，并提供相应的健康建议。适合医疗电子领域研究者参考学习。本设计采用Freescale公司生产的高性能、低功耗H12系列单片机作为主控单元，并使用US9111-006压力传感器进行前端信号采集。

血压测量用单片机血压计

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本产品为基于单片机技术设计的血压测量设备，操作简便、测量精准。适用于家庭及医疗机构，提供便捷可靠的血压监测解决方案。在电子技术领域，单片机是一种高度集成的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统的设计之中。“单片机血压计”特指使用STC12C5A60S2这款8位单片机作为核心处理器来开发的一款电子血压计。STC12C5A60S2是低功耗、高性价比的典型代表，适用于多种实时控制应用。 “实物验证成功”，表明设计者已经完成了基于STC12C5A60S2单片机的电子血压计硬件和软件开发，并且经过了实际测试以确保其功能正常。这标志着产品的一个重要里程碑，意味着该血压计不仅在理论上可行，在实践中也能准确测量并符合安全与性能标准。【电子血压计】现代医疗设备中常见的工具之一就是电子血压计，它通过非侵入性方式来检测人体的血液压力值。相较于传统的水银式血压计，电子血压计使用更便捷、结果更加精确且易于读取。其主要组成部分包括： 1. 压力传感器：用于监测袖带对上臂的压力变化，并将这些数据与血流状况关联起来。 2. 微处理器（单片机）：接收并处理压力传感器的数据，进行计算和分析以确定血压值。 3. 显示屏：展示收缩压、舒张压及脉搏率等测量结果。 4. 控制电路：负责控制袖带的充气与放气过程，并管理整个测量流程的时间序列安排。 5. 存储器（如有）：用于保存多次测量的数据，方便后续查看或分析。在STC12C5A60S2单片机的应用中，开发者需要编写固件程序来控制上述组件。这些功能模块可能包括： - 控制算法：确保袖带以适当的压力范围进行充气和放气。 - 数据处理：根据柯氏音法或其他方法解析压力传感器信号，并确定血压值。 - 用户界面管理：涉及设置、测量结果展示及错误提示等功能的实现。 - 实时操作系统支持（如需）：包括任务调度与中断处理，确保多任务同步运行。 - 数据存储功能：保存测量数据可能还包括日期时间戳和用户记录。【电子血压计(二)】这可能是项目文档的一部分，详细描述了设计细节、电路图、代码片段或测试报告。它也可能包含对第一阶段设计的改进内容，例如增加蓝牙或Wi-Fi连接以便远程监控或者优化算法以提高测量精度与稳定性等信息。总之，“单片机血压计”利用STC12C5A60S2单片机成功实现了电子血压计的功能，包括血压和脉搏率的检测、数据显示以及数据存储。这一项目涵盖了硬件设计、软件编程及信号处理等多个领域的知识，并体现了单片机在医疗设备中的广泛应用前景。

针对连续血压测量的脉搏波分析研究

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本研究专注于通过脉搏波分析进行连续血压监测的技术探索与应用实践，旨在开发更精确、便捷的血压测量方法。脉搏波变化包含丰富的人体生理信息。通过红外脉搏传感器获取指尖的脉搏波数据，并分析其特征点及参数，以此建立与真实血压之间的回归方程，从而实现无创连续测量血压的目的。这一过程主要包括四个步骤：特征点提取、特征参数分析、回归方程构建以及连续血压预测。这种方法计算出的血压值能很好地反映压力式血压计所测得的真实数值。

基于机器学习的连续血压预测模型.zip

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本项目旨在开发一个基于机器学习算法的连续血压预测模型，通过分析心率、年龄等生理参数，实现对个体血压变化趋势的有效预测。在当今的数字化时代，人工智能（AI）已经成为各个领域的重要研究方向之一，在医疗健康领域的应用尤为广泛。机器学习作为AI的核心分支，通过让计算机从数据中提取模式来提升预测与决策能力。此项目名为“基于机器学习的连续血压估计”，旨在探讨利用机器学习技术进行人体连续血压预测的方法。“bp_estimation_python-master”表明这是一个使用Python编程语言开发的项目，并且可能采用了诸如NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据科学库，这些工具能够提供强大的数据分析与建模功能。在时间序列分析中，该项目会涉及利用线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林及神经网络来捕捉血压随时间变化的模式。近年来流行的深度学习模型如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），也可能被用于提高预测准确性。项目的主要组成部分可能包括： 1. 数据预处理：需要对包含多患者血压测量值的数据集进行清洗、缺失值处理以及异常值检测，并且数据需转换为适合机器学习模型的时间序列格式。 2. 特征工程：为了提升模型性能，可能会创建新的特征来捕捉血压的动态特性。 3. 模型选择与训练：开发者可能尝试了多种机器学习算法并通过交叉验证评估其性能，以确定最佳模型。 4. 模型优化：这包括调整超参数及使用集成方法如bagging和boosting来提升预测能力。 5. 模型评估：常用的评价指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）以及决定系数（R²），这些都能帮助了解模型的性能表现。 6. 实时预测：为了适应实际应用需求，系统可能需要能够实时接收信号并连续地进行血压估计。此项目对于医疗保健行业具有重要意义，因为它提供了一种无创且持续监测血压的方法，在疾病预防和管理方面有潜在的应用价值。同时，它也展示了机器学习在解决复杂生物医学问题上的潜力。通过深入研究这个项目，我们可以学到如何将机器学习应用于实际问题，并掌握处理医疗领域数据挑战的技能。