基于PPG的去運(yùn)動(dòng)偽影及心率估計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間：2020-10-31 20:36

　　心率值是人們?cè)谏詈瓦\(yùn)動(dòng)中判斷身體健康的重要指標(biāo),可穿戴智能手表/手環(huán)可以方便地在運(yùn)動(dòng)中實(shí)時(shí)的獲取心率值。目前可穿戴智能手表主要利用光學(xué)容積脈搏波(Photoplethysmography,PPG)采集生理信號(hào)并以此計(jì)算心率值。然而在采集PPG信號(hào)過(guò)程中會(huì)混有各種噪聲,特別是混有由于皮膚與可穿戴設(shè)備之間間隙變化引起的運(yùn)動(dòng)偽影(Motion Artifact,MA)噪聲,造成了基于PPG信號(hào)的心率值計(jì)算的不準(zhǔn)確。由于不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)所產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)偽影不相同,特別在劇烈運(yùn)動(dòng)時(shí)PPG信號(hào)中混有強(qiáng)運(yùn)動(dòng)偽影更難以去除,嚴(yán)重影響了心率值計(jì)算的準(zhǔn)確性。因此,在不同種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)心率估計(jì)具有很大的挑戰(zhàn)性。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種在不同種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)基于PPG信號(hào)的心率估計(jì)方案,主要分為兩個(gè)階段:去除運(yùn)動(dòng)偽影和譜峰追蹤。主要工作包括:1.在去除運(yùn)動(dòng)偽影階段,針對(duì)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)偽影特點(diǎn),本文提出了一種CVRLS-CEEMD運(yùn)動(dòng)偽影去除方法,首先通過(guò)約束遞歸最小二乘(Constrain ed Volterra-based Recursive Least Squares,CVRLS)自適應(yīng)濾波方法去除大部分的運(yùn)動(dòng)偽影,克服了僅采用VRLS方法使去除運(yùn)動(dòng)偽影后頻譜中PPG信號(hào)譜峰降低導(dǎo)致去噪效果不理想的問(wèn)題,然后結(jié)合補(bǔ)償集合經(jīng)驗(yàn)分解(Complementary Ens emble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)去除PPG信號(hào)中剩余的運(yùn)動(dòng)偽影,以獲得干凈PPG信號(hào)。2.在譜峰追蹤階段,針對(duì)現(xiàn)有大部分譜峰追蹤方法在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)集需人為設(shè)定不同譜峰追蹤參數(shù)的問(wèn)題,本文提出基于XGboost的譜峰追蹤方法,實(shí)現(xiàn)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)集在譜峰追蹤時(shí)的自動(dòng)分類,以獲得更準(zhǔn)確的真實(shí)心率對(duì)應(yīng)的譜峰,提高了最終的心率估計(jì)的準(zhǔn)確性。為了驗(yàn)證本文提出心率估計(jì)方案的性能,分別在六種不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)集(兩種公開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和四種自己采集數(shù)據(jù))上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。本文提出的心率估計(jì)方案在六種不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)集的心率平均絕對(duì)誤差為2.04?1.37 BPM(次/每分鐘)。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有心率估計(jì)方法相比,本文提出的心率估計(jì)方案在六種不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)種均顯示出更好的心率估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性,可以實(shí)現(xiàn)在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中的準(zhǔn)確心率估計(jì),滿足在可穿戴智能手表/手環(huán)中實(shí)時(shí)心率監(jiān)測(cè)的應(yīng)用。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN911.4;R540.4
【部分圖文】：