本文關(guān)鍵詞：基于PPG信號的運(yùn)動狀態(tài)下心率檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：實時心率值可以反映一個人當(dāng)時的心臟活動能力,進(jìn)而從側(cè)面衡量人體的健康狀態(tài)。醫(yī)院中測量心率多采用心電圖的方式,這在日�；顒右约斑\(yùn)動中是不便測量的。PPG(photoplethysmographic,光電描記法)脈搏波信號采用LED光源和探測器為基礎(chǔ),測量經(jīng)過人體血管和組織反射、吸收后的衰減光,描記出血管的搏動狀態(tài)并測量脈搏波。由于PPG信號獲得簡單,測量裝置易于佩戴等特點(diǎn),已經(jīng)逐漸成為非醫(yī)院條件下測量血氧、脈搏及心率的主要方法。運(yùn)動中的PPG脈搏波信號由于受到運(yùn)動偽差(motion artifact, MA)以及血管形變的干擾,從中計算出準(zhǔn)確心率一直以來是一個研究難題。在對去噪算法進(jìn)行深入調(diào)研與實現(xiàn)后,本文對比了它們在不同運(yùn)動背景下的去噪能力,并提出了一種使用奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)為基礎(chǔ),針對周期與非周期運(yùn)動都適合的去噪流程。小波變換可以將PPG信號按頻率分解為不同的小波系數(shù),從中選擇含有脈搏信號成分的小波系數(shù)并結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)可以獲得含運(yùn)動偽差較少的PPG信號。自適應(yīng)濾波是處理非穩(wěn)態(tài)信號的一種常用方法,是通過不斷迭代使得濾波信號與期望信號的誤差最小,從而得到和期望信號較為接近的目標(biāo)信號。自適應(yīng)濾波器受收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的影響,使用變步長的最小均方算法可有效的提升計算準(zhǔn)確率。在選擇參考信號上,通常以加速度信號作為參考進(jìn)行自適應(yīng)濾波。獨(dú)立成分分析(Independent Component Correlation, ICA)是一種盲源信號分離的算法,可以從多路觀測信號中分離出各自獨(dú)立的信號源。通過雙通道采樣的PPG信號的ICA可以將運(yùn)動偽差和PPG信號分離出來。SVD使用矩陣稀疏的方法將信號中的成分分解,根據(jù)分解后奇異值在對角矩陣中按由大到小排列的特性,選擇和脈搏頻率接近的分解信號重構(gòu)成PPG信號。通過對真實采樣的PPG信號進(jìn)行以上方法去噪后,對比各種算法對PPG信號頻域內(nèi)脈搏波頻率對應(yīng)的譜峰的增益情況來衡量去噪能力的好壞,證明了SVD法的準(zhǔn)確率最高。在心率計算上,本文使用頻域內(nèi)計算心率的譜峰追蹤法(Spectral Peak Tracking, SPT)。SPT通過頻譜上脈搏波頻率對應(yīng)的譜峰的特征計算實時心率,并以前一心率點(diǎn)為準(zhǔn)修正當(dāng)前心率點(diǎn)的位置。結(jié)合雙通道采樣的PPG信號,可以使用雙通道譜峰追蹤的方法(Dual-Spectral Peak Tracking, DSPT)代替原SPT法。這種方法結(jié)合了雙通道PPG信號的特點(diǎn),通過更緊密的譜峰判斷條件提高了算法的容錯率和準(zhǔn)確度。在此基礎(chǔ)上,通過觀察濾波后PPG信號的頻譜特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)譜峰的距離和譜峰的峰值存在密切聯(lián)系,可利用貝葉斯決策定理改進(jìn)譜峰選擇的方法,并采用非對稱平滑的方法輔助修正偏離正常心率變化范圍的值,此方法稱為DSPTB法。改進(jìn)后的譜峰追蹤法具有更高的準(zhǔn)確性和更低的計算復(fù)雜度。為了驗證本文使用算法的準(zhǔn)確性,本文設(shè)計了非周期運(yùn)動以及周期運(yùn)動兩種實驗方案,采集了12個被試者在周期與非周期運(yùn)動狀態(tài)下各24組數(shù)據(jù),并與網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組成了完備的數(shù)據(jù)集。在分析了平均絕對誤差、平均絕對誤差百分比、相關(guān)系數(shù)以及Bland-Altman圖后,證明了本文提出的自適應(yīng)濾波或SVD+DSPTB算法流程在非周期與周期運(yùn)動下都有較高的計算準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動偽差 自適應(yīng)濾波器 奇異值分解 譜峰追蹤 心率
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R540.4;TN911.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 運(yùn)動心率測量的意義10-11
• 1.1.2 脈搏波與光電測量法11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 PPG信號處理18-68
• 2.1 小波變換與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解18-29
• 2.1.1 小波變換18-19
• 2.1.2 PPG信號的小波變換19-22
• 2.1.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解22-24
• 2.1.4 小波變換與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解24-29
• 2.2 自適應(yīng)濾波29-46
• 2.2.1 自適應(yīng)濾波特性29-30
• 2.2.2 自適應(yīng)濾波原理30-34
• 2.2.3 基于LMS的自適應(yīng)濾波算法34-38
• 2.2.4 自適應(yīng)濾波在PPG去噪中的使用38-39
• 2.2.5 基于加速度信號的自適應(yīng)濾波39-46
• 2.3 獨(dú)立成分分析46-52
• 2.3.1 ICA定義與仿真46-48
• 2.3.2 PPG信號的ICA48-52
• 2.4 奇異值分解52-59
• 2.4.1 奇異值分解定義52-54
• 2.4.2 PPG信號的奇異值分解54-59
• 2.5 降噪性能評價59-67
• 2.5.1 運(yùn)動狀態(tài)判定59-62
• 2.5.2 降噪性能評價62-67
• 2.6 本章小結(jié)67-68
• 第三章 基于頻譜的心率檢測68-79
• 3.1 譜峰追蹤68-74
• 3.1.1 心率計算方法68
• 3.1.2 譜峰追蹤法68-71
• 3.1.3 雙通道譜峰追蹤71-74
• 3.2 基于貝葉斯定理的譜峰追蹤74-78
• 3.2.1 基于貝葉斯定理的譜峰選擇74-77
• 3.2.2 基于非對稱平滑的心率預(yù)測77-78
• 3.3 本章小結(jié)78-79
• 第四章 實驗與結(jié)果分析79-103
• 4.1 實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)獲取79-83
• 4.1.1 實驗裝置79
• 4.1.2 實驗流程79-81
• 4.1.3 實驗數(shù)據(jù)81-83
• 4.2 誤差計算方法83-84
• 4.3 結(jié)果對比與分析84-102
• 4.3.1 去噪方法對比84-90
• 4.3.2 心率計算方法對比90-100
• 4.3.3 綜合結(jié)果對比100-102
• 4.4 本章小結(jié)102-103
• 第五章 總結(jié)與展望103-106
• 致謝106-108
• 參考文獻(xiàn)108-112
• 作者簡介112

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于PPG信號的運(yùn)動狀態(tài)下心率檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：286536