Advertisement

PPG-RemoveMotion:利用PPG和ECG信号去除运动干扰（适用于可穿戴设备）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：PPG-RemoveMotion是一种创新算法，专门针对可穿戴设备设计，能够有效分离并消除心率监测中由运动引起的干扰，确保在各种活动状态下PPG及ECG信号的准确性和稳定性。 活动感知脉率算法项目包含两个主要部分：第一部分是根据给定的训练数据开发一个准确估算心率的算法，并测试其是否达到成功标准；第二部分是在临床应用中运用该脉搏频率算法，计算更多具有实用价值的功能并发现医疗保健趋势。许多用户希望他们的可穿戴设备能够提供连续的心率监测功能。这种持续的心率估计可以帮助佩戴者了解健康状况的多个方面：运动过程中的心率可以衡量锻炼强度；静息心率则常被用作评估心血管健康的指标之一。 在这个项目中，你需要为腕戴式设备设计一个脉搏频率估计算法，并确保该算法符合给定的技术规范。通常情况下，使用PPG（光电容积描记）传感器来估算心率。当心脏的心室收缩时，手腕处的毛细血管会充满血液；此时，由PPG传感器发出的绿光会被其中的红血球吸收，导致反射回探测器的光线减少。随着血液流回到心脏，手腕中被红细胞吸收的光线量也会相应减少。通过这一过程的变化可以估算出心率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PPG-RemoveMotion:利用PPG和ECG信号去除运动干扰（适用于可穿戴设备）
    优质
    简介：PPG-RemoveMotion是一种创新算法，专门针对可穿戴设备设计，能够有效分离并消除心率监测中由运动引起的干扰，确保在各种活动状态下PPG及ECG信号的准确性和稳定性。 活动感知脉率算法项目包含两个主要部分：第一部分是根据给定的训练数据开发一个准确估算心率的算法，并测试其是否达到成功标准；第二部分是在临床应用中运用该脉搏频率算法，计算更多具有实用价值的功能并发现医疗保健趋势。许多用户希望他们的可穿戴设备能够提供连续的心率监测功能。这种持续的心率估计可以帮助佩戴者了解健康状况的多个方面：运动过程中的心率可以衡量锻炼强度；静息心率则常被用作评估心血管健康的指标之一。 在这个项目中，你需要为腕戴式设备设计一个脉搏频率估计算法，并确保该算法符合给定的技术规范。通常情况下，使用PPG（光电容积描记）传感器来估算心率。当心脏的心室收缩时，手腕处的毛细血管会充满血液；此时，由PPG传感器发出的绿光会被其中的红血球吸收，导致反射回探测器的光线减少。随着血液流回到心脏，手腕中被红细胞吸收的光线量也会相应减少。通过这一过程的变化可以估算出心率。
     
  • 基于MATLAB的单位抽样信号峰值检测代码-适用于ECG、ABP、PPG和SV
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于高效地从心电图（ECG）、动脉血压（ABP）、光电容积脉搏波（PPG）及每搏输出量（SV）信号中检测单位抽样峰值。此代码具有高度灵活性和准确性，适用于医疗与生物医学工程领域的科研人员和技术开发人员。 这个存储库包含用于多模式R峰检测的MATLAB代码。R峰是QRS波群中的突出部分，在心电图（ECG）上常常与心跳相对应。这里的软件不仅使用ECG，还利用动脉血压（ABP）、光电容积描记图（PPG）和每搏量（SV）来精确定位R峰。简而言之，该技术旨在根据信号质量的估计值——称为信号质量指标（SQI），融合各种类型的信号。对于每种类型的数据源如ECG、ABP等，都会估算出一个SQI，并且只有当其SQI超过预设阈值时才会将其峰值检测结果纳入考虑。 此外还编写了额外代码来解决在非直接心跳测量的信号上出现的时间延迟问题（例如PPG中的脉冲波形通常比ECG中对应的QRS复合波群晚得多）。要运行此存储库内的所有代码，需要WFDB工具箱。下载并安装后，请确保子文件夹“mcode”已添加到您的MATLAB路径当中。 该资料库包含四个主要功能： - detect.m: 主函数，在可读的WFDB记录上执行算法。 - detect_matlab.m：与detect.m相同的功能，但在具有关联标头和采样频率的MATLAB数据矩阵中运行算法。 - detect_sqi.m：用于评估信号质量指标（SQI）并依据其结果决定是否融合峰值检测结果。
     
  • Python心率分析软件包for PPG和ECG信号: heartrate_analysis_python
    优质
    heartrate_analysis_python是一款专为PPG（光电容积脉搏波描记法）与ECG（心电图）信号设计的心率分析Python软件包，提供高效、精确的信号处理及心率监测功能。 喜欢HeartPy吗？别忘了给予支持！ HeartPy V1.2现已发布！此次更新将软件包的结构重新设计为单独模块，以准备进行下一次重大升级，该升级将会增加许多分析扩展功能，并且标志着开发HeartPy GUI的第一步。由于HeartPy一直在稳步增长并变得复杂难以管理在一个文件中保存所有内容，因此进行了此结构调整。不过API保持不变。 现在，“示例”文件夹已添加到存储库中，并将很快展开使用说明。目前有两个笔记本教程来展示如何分析来自智能手表和智能环的ppg信号的方法。 此外还增加了对色盲的支持，请参阅安装指南进行设置，另外HeartPy也已经在PIP上可以下载了。请注意，Github始终拥有最新版本。 官方文档现已上线！Python 2.7环境下该模块也可以正常运行，不过需要注意的是，尽管可以在Python 2.7环境中编译和使用此模块，但建议尽量更新到更高版本的Python环境以获得更好的支持与兼容性。
     
  • 去除心电图信号干扰
    优质
    本研究致力于开发先进的算法和技术，用于有效去除心电图(ECG)信号中的各种干扰，以提高诊断准确性。通过滤除肌电、电源和运动等噪声，使ECG监测更加可靠。 ### 消除心电信号工频干扰的新型IIR自适应陷波器设计 #### 一、背景介绍 心电图（ECG）是心脏电气活动在体表的表现，反映了心脏的功能状态。其频率范围大致为0.05～100Hz，能量主要集中在0.05～44Hz之间，信号幅度通常介于几百微伏至几毫伏间。由于心电信号非常弱小，在采集过程中容易受到外界因素干扰，其中最显著的干扰之一是电网频率导致的50Hz工频噪声。消除这种干扰对提高心电图质量至关重要。 #### 二、现有技术及问题分析 针对50Hz工频干扰的问题，现有的解决方法包括： 1. **适当的接地或使用双绞线**：这些物理措施可以在一定程度上减少干扰的影响，但它们对于高频信号的效果有限。 2. **平滑滤波器**：简单且处理速度快，但是可能导致心电信号的削峰现象。 3. **50Hz陷波器**： - 模拟实现：虽然原理简单但在电网频率稳定时才有效果。 - 数字实现：可以有效地抑制工频干扰，但如果电网频率波动，则会失去作用，并可能产生群延时问题。 4. 自适应滤波技术：可以通过自动调节中心频率来抵消干扰，但需要额外的参考信号通道和复杂的算法设计，难以实现实时处理功能。 这些方法各有优缺点，在动态变化的工作环境中很难同时满足鲁棒性和灵活性的要求。尤其是对于50Hz工频干扰的变化特性，现有解决办法显得不够充分。 #### 三、新型IIR自适应陷波器的设计 为了解决上述问题，本段落提出了一种基于无限脉冲响应（Infinite Impulse Response, IIR）的自适应陷波滤波技术。该方法结合了Steiglitz-McBride Method (SMM) 频率跟踪技术和零极点分布设计策略来实现对工频干扰的有效抑制。 1. **Steiglitz-McBride Method (SMM)**：能够实时准确地追踪工频频率的变化，为陷波器的设计提供精确的频率信息。 2. 基于零极点分布的滤波器设计**：通过优化零极点的位置，可以实现对特定频率范围内的信号进行精确定位过滤。这种方法不仅可以有效消除50Hz干扰，还能保证心电信号的质量不受影响。 3. **通带增益控制**：利用改进最小平方逼近方法来精确调控陷波滤波器的通带增益，在确保良好滤除效果的同时避免了对原始信号造成失真。 #### 四、结论与展望 本段落提出了一种新型IIR自适应陷波器设计，能够有效跟踪和消除心电信号中的50Hz工频干扰。实验结果显示该方法不仅准确估计出工作频率变化情况，并且能实时调整其响应特性以确保通带增益的可控性。相比传统的方法和其他滤波技术而言，在抗干扰能力和信号保真度方面具有明显优势。 未来的研究可以进一步探讨不同环境下这种陷波器的应用性能，以及与其他先进处理方法（如机器学习算法）结合的可能性来提高系统的整体智能水平。
     
  • 基于最优滤波器理论去除ECG信号中的工频干扰
    优质
    本研究运用最优滤波器理论提出了一种高效算法，专门用于消除心电图（ECG）信号中的50/60Hz工频干扰，保持信号完整性和诊断准确性。 1. 理解最优滤波器的理论与应用，并能运用信号处理方法根据采样数据设计合理的最优滤波器。 2. 了解消除工频干扰信号的方法，掌握基本的干扰抑制模型。 3. 能够基于最小均方滤波器和维纳滤波器原理计算出最优滤波器的权值向量。 4. 分析影响所设计滤波器性能的主要因素。
     
  • PPG信号_datasrc_PPG.rar_心电PPG信号数据下载_ppg数据下载
    优质
    本资源包含大量高质量的心电和PPG（光电容积脉搏波描记法）信号数据，适用于科研、算法开发及医疗设备测试。提供免费下载。 心电信号数据（即PPG信号数据），可供学习和测试使用。
     
  • 基于MATLAB的多信号同步特征提取程序（PPG、ECG、BP）
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在实现多种生理信号（如脉搏血氧仪信号(PPG)、心电图(ECG)及血压(BP)数据）的精确同步与特征参数自动提取。 bp_features_extraction是一个用于对同步采集的PPG（光电容积描记）、ECG（心电图）和BP（血压）三个信号进行特征提取的MATLAB程序。
     
  • 去除ECG信号中工频干扰的方法.rar_ECG信号_MATLAB仿真与噪声抑制
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB进行ECG信号处理的方法，专注于通过仿真实现有效去除工频干扰，以提高心电图信号的质量和准确性。 使用MATLAB生成ECG信号，并去除其中的工频干扰。
     
  • PPG使用详尽指南 PPG使用详尽指南
    优质
    本指南全面解析PPG（个人防护装备）的正确使用方法，涵盖各类设备的选择、佩戴步骤及日常维护技巧，旨在提升使用者的安全意识与操作技能。 PPG（Photoplethysmography）是一种非侵入性的生理信号测量技术，通过监测人体血液容积的变化来获取心率、血氧饱和度等相关数据。本段落将详细介绍PPG的工作原理及其应用，并指导读者掌握从基础到进阶的使用技巧。 一、工作原理 PPG利用红外光或红光照亮皮肤表面，根据反射回来的光线强度变化测量血管中血液容量波动情况。当心脏收缩时，血流量增加导致血管扩张，使得吸收更多光线；反之，在心脏舒张期，血液量减少从而减弱了对光线的吸收作用。通过分析这些光强数据的变化趋势可以推算出相应的生理指标。 二、设备与传感器 1. 光源：常用的光源是LED灯。 2. 探测器：使用光电探测器如光敏二极管来接收反射或穿透皮肤后的剩余光线。 3. 信号处理电路：将接收到的光学信息转化为电子信号，并执行必要的放大和过滤操作以提高信噪比。 4. 数据分析软件：对经过预处理的数据进行进一步解析，从中提取有用的信息。 三、应用场景 1. 健康监测设备（如智能手环）可实现连续的心率与血氧饱和度检测； 2. 医疗领域内用于无创心律失常监控及睡眠呼吸暂停综合征诊断等用途； 3. 运动训练中利用PPG技术来评估运动员在不同运动强度下的心脏反应情况，从而制定更加科学合理的训练计划； 4. 科研项目里可用于研究心血管系统疾病和肺部疾病的辅助判断。 四、数据处理流程 1. 去除噪声：由于外界环境光线干扰或者皮肤移动等因素的影响，原始PPG信号中可能混入大量噪音。因此需要采取适当的滤波技术进行清除。 2. 心率检测：采用峰值识别算法来确定脉搏曲线上的最高点，并计算连续两个峰之间的间隔时间以得出心率值。 3. 血氧饱和度估计：通过比较不同波长下光吸收量的变化情况，应用双波长法来进行血红蛋白浓度的估算。 五、系统设计要点 1. 硬件部分涉及传感器布局优化、电源管理方案以及信号调理电路的设计等； 2. 软件层面则包括数据采集程序开发、处理算法实现及用户交互界面制作等内容； 3. 需要在确保测量精度的前提下，对系统的实时性能和能耗进行合理调配。 六、面临的挑战与未来发展方向 1. 当前存在的主要问题有环境光源干扰以及个体差异等因素所带来的影响。 2. 未来的改进方向可能集中在集成更多生理参数的监测能力上，并且努力提高数据准确性和开发新型传感器材料等方面的研究工作。 通过本教程的学习，读者将能够全面了解PPG技术的基本原理、设备构建方法、信号处理技巧及其在实际中的应用案例等多个方面知识，从而更好地掌握这一领域的核心技能和应用场景。
     
  • PPG信号分析资料.rar
    优质
    本资料集聚焦于PPG（光电容积脉搏波描记法）信号的深入分析与处理，涵盖数据采集、预处理及特征提取等关键环节，旨在为相关研究者提供详尽指导。 脉搏波信号分析包括信号分解滤波，并从中提取平稳及运动状态下的心跳特征。