心率是一項(xiàng)能有效反映心臟狀態(tài)的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)檢測(cè)心率的方法要求緊密接觸體表皮膚,這會(huì)給受試者帶來(lái)不適。研究發(fā)現(xiàn),成像型光學(xué)體積描記技術(shù)（Imaging plethysmography,IPPG）可以通過(guò)普通的彩色相機(jī)捕捉人臉的顏色變化實(shí)現(xiàn)心率檢測(cè)。該技術(shù)具有非接觸、低成本等優(yōu)勢(shì),但是測(cè)量結(jié)果容易受到運(yùn)動(dòng)干擾的影響。干擾因素在不同的IPPG設(shè)備之間存在差異,使用普通相機(jī)進(jìn)行人臉視頻采集時(shí),測(cè)量結(jié)果容易受到面部表情變化的影響,而當(dāng)智能手機(jī)作為心率檢測(cè)的工具時(shí),手的抖動(dòng)是降低檢測(cè)精度的主要因素。針對(duì)上述問(wèn)題,為了提高IPPG設(shè)備檢測(cè)心率的準(zhǔn)確性,本文做了如下工作:（1）針對(duì)普通相機(jī)提取心率存在的噪聲問(wèn)題,提出一種抗面部表情變化的心率檢測(cè)方法。該方法首先將人臉劃分為多個(gè)子模塊并構(gòu)建脈搏信號(hào)矩陣;由于理想的脈搏信號(hào)矩陣具有低秩特性,利用自適應(yīng)矩陣分離算法去除該矩陣中的運(yùn)動(dòng)噪聲;然后從處理后的脈搏信號(hào)矩陣中挑選出心率信息豐富的子模塊建立脈搏融合信號(hào);最后計(jì)算脈搏融合信號(hào)的功率譜密度并完成心率估計(jì)。（2）針對(duì)智能手機(jī)提取心率存在的干擾問(wèn)題,提出一種手機(jī)端抗抖動(dòng)干擾的心率檢測(cè)方法。該方法首先通過(guò)基線消... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

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脈搏信號(hào)經(jīng)過(guò)小波分解后各尺度成分的波形圖

第四章手機(jī)端抗抖動(dòng)干擾的心率檢測(cè)方法37圖4.2基線消除與平滑F(xiàn)ig4.2Baselineeliminationandsmoothing采用五點(diǎn)三次平滑算法來(lái)平滑脈搏信號(hào)同時(shí)盡可能地保持原始曲線的特性不變。由于三次方對(duì)應(yīng)的是一條曲線，而曲線可以近似局部信息。因此，可以利用三次方程式來(lái)擬合脈搏信號(hào)相鄰的五個(gè)點(diǎn)，其數(shù)學(xué)公式為：230123Y(t)=aatatat（4.2）接著，定義式（4.3）所示的最小二乘公式來(lái)計(jì)算式（4.2）中的待定系數(shù)：222320123220(,,,)jijiiiijRatYaaaa（4.3）為了使0123(a,a,a,a)最小，分別對(duì)ka（k=0，1，2，3）求偏導(dǎo)并令其偏導(dǎo)數(shù)為零，將得到以下的方程式：223220kkjiiijiiijYttat（4.4）通過(guò)式（4.4）可以計(jì)算出ka（k=0，1，2，3）的具體數(shù)值。然后，將ka（k=0，1，2，3）代入式（4.2）中即可得到該算法擬合數(shù)據(jù)的具體公式。請(qǐng)注意：式（4.5）、式（4.6）、式（4.8）和式（4.9）分別用于首尾兩端的四個(gè)點(diǎn)，式（4.7）用于所有其他點(diǎn)。2212121(69464)70Y=YYYYY（4.5）1210121(2271282)30Y=YYYYY（4.6）0210121(31217122)35Y=YYYYY（4.7）

合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文44圖4.8“心動(dòng)”APP實(shí)時(shí)檢測(cè)心率示意圖Fig4.8Schematicdiagramofheartratedetectionusing“Heartbeat”APP表4.4基于本章方法的實(shí)時(shí)心率檢測(cè)結(jié)果Tab4.4Real-timeheartratedetectionresultsbasedonthemethodsinthischapter組別測(cè)試者eM/bpmeSD/bpmRMSE/bpm靜態(tài)實(shí)驗(yàn)12.052.363.0721.542.932.8631.021.471.5542.183.703.3451.212.083.61動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)12.093.143.2323.525.475.2932.595.194.8142.233.214.3253.564.355.76還是在動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)中，本章方法都展現(xiàn)出令人滿意的心率估計(jì)精度。在靜態(tài)實(shí)驗(yàn)中,除了4號(hào)測(cè)試者以外，其他四名測(cè)試者的eM都低于2，達(dá)到了醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)；在動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)中，雖然2號(hào)和3號(hào)的測(cè)試者的eSD都超過(guò)了5，但是整體上五名測(cè)試者的三個(gè)參數(shù)值都保持在5以內(nèi)，達(dá)到了日常心率監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)。綜合上述分析可知:不管測(cè)試者的手部是否產(chǎn)生抖動(dòng)，本章方法都能準(zhǔn)確地從手機(jī)視頻中提取出心率信息,能夠滿足日常心率檢測(cè)的需求。我們開(kāi)發(fā)的心率檢測(cè)APP—“心動(dòng)”不久將在各大

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3312394