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

【摘要】：實(shí)時(shí)心率值可以反映一個(gè)人當(dāng)時(shí)的心臟活動(dòng)能力,進(jìn)而從側(cè)面衡量人體的健康狀態(tài)。醫(yī)院中測(cè)量心率多采用心電圖的方式,這在日�；顒�(dòng)以及運(yùn)動(dòng)中是不便測(cè)量的。PPG(photoplethysmographic,光電描記法)脈搏波信號(hào)采用LED光源和探測(cè)器為基礎(chǔ),測(cè)量經(jīng)過(guò)人體血管和組織反射、吸收后的衰減光,描記出血管的搏動(dòng)狀態(tài)并測(cè)量脈搏波。由于PPG信號(hào)獲得簡(jiǎn)單,測(cè)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(cè)量血氧、脈搏及心率的主要方法。運(yùn)動(dòng)中的PPG脈搏波信號(hào)由于受到運(yùn)動(dòng)偽差(motion artifact, MA)以及血管形變的干擾,從中計(jì)算出準(zhǔn)確心率一直以來(lái)是一個(gè)研究難題。在對(duì)去噪算法進(jìn)行深入調(diào)研與實(shí)現(xiàn)后,本文對(duì)比了它們?cè)诓煌\(yùn)動(dòng)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(duì)周期與非周期運(yùn)動(dòng)都適合的去噪流程。小波變換可以將PPG信號(hào)按頻率分解為不同的小波系數(shù),從中選擇含有脈搏信號(hào)成分的小波系數(shù)并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)可以獲得含運(yùn)動(dòng)偽差較少的PPG信號(hào)。自適應(yīng)濾波是處理非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的一種常用方法,是通過(guò)不斷迭代使得濾波信號(hào)與期望信號(hào)的誤差最小,從而得到和期望信號(hào)較為接近的目標(biāo)信號(hào)。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(zhǎng)的最小均方算法可有效的提升計(jì)算準(zhǔn)確率。在選擇參考信號(hào)上,通常以加速度信號(hào)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(hào)分離的算法,可以從多路觀測(cè)信號(hào)中分離出各自獨(dú)立的信號(hào)源。通過(guò)雙通道采樣的PPG信號(hào)的ICA可以將運(yùn)動(dòng)偽差和PPG信號(hào)分離出來(lái)。SVD使用矩陣稀疏的方法將信號(hào)中的成分分解,根據(jù)分解后奇異值在對(duì)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(hào)重構(gòu)成PPG信號(hào)。通過(guò)對(duì)真實(shí)采樣的PPG信號(hào)進(jìn)行以上方法去噪后,對(duì)比各種算法對(duì)PPG信號(hào)頻域內(nèi)脈搏波頻率對(duì)應(yīng)的譜峰的增益情況來(lái)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(jì)算上,本文使用頻域內(nèi)計(jì)算心率的譜峰追蹤法(Spectral Peak Tracking, SPT)。SPT通過(guò)頻譜上脈搏波頻率對(duì)應(yīng)的譜峰的特征計(jì)算實(shí)時(shí)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(hào),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(hào)的特點(diǎn),通過(guò)更緊密的譜峰判斷條件提高了算法的容錯(cuò)率和準(zhǔn)確度。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)觀察濾波后PPG信號(hào)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(duì)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(jì)算復(fù)雜度。為了驗(yàn)證本文使用算法的準(zhǔn)確性,本文設(shè)計(jì)了非周期運(yùn)動(dòng)以及周期運(yùn)動(dòng)兩種實(shí)驗(yàn)方案,采集了12個(gè)被試者在周期與非周期運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下各24組數(shù)據(jù),并與網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)誤差、平均絕對(duì)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(dòng)下都有較高的計(jì)算準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(dòng)心率測(cè)量的意義10-11
• 1.1.2 脈搏波與光電測(cè)量法11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 PPG信號(hào)處理18-68
• 2.1 小波變換與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解18-29
• 2.1.1 小波變換18-19
• 2.1.2 PPG信號(hào)的小波變換19-22
• 2.1.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解22-24
• 2.1.4 小波變換與經(jīng)驗(yàn)?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(hào)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(hào)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(hào)的奇異值分解54-59
• 2.5 降噪性能評(píng)價(jià)59-67
• 2.5.1 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判定59-62
• 2.5.2 降噪性能評(píng)價(jià)62-67
• 2.6 本章小結(jié)67-68
• 第三章 基于頻譜的心率檢測(cè)68-79
• 3.1 譜峰追蹤68-74
• 3.1.1 心率計(jì)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(duì)稱平滑的心率預(yù)測(cè)77-78
• 3.3 本章小結(jié)78-79
• 第四章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析79-103
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取79-83
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)裝置79
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)流程79-81
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)81-83
• 4.2 誤差計(jì)算方法83-84
• 4.3 結(jié)果對(duì)比與分析84-102
• 4.3.1 去噪方法對(duì)比84-90
• 4.3.2 心率計(jì)算方法對(duì)比90-100
• 4.3.3 綜合結(jié)果對(duì)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(jiǎn)介112

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 成謝鋒;李偉;;基于心音窗函數(shù)的心音圖形化處理方法的研究[J];物理學(xué)報(bào);2015年05期

2 陳偉偉;高潤(rùn)霖;劉力生;朱曼璐;王文;王擁軍;吳兆蘇;胡盛壽;;中國(guó)心血管病報(bào)告2013概要[J];中國(guó)循環(huán)雜志;2014年07期

3 楊志翔;;心率指標(biāo)在青少年運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練中的應(yīng)用[J];體育研究與教育;2012年S1期

4 張彬;張業(yè)宏;李明彩;;小波變換與形態(tài)學(xué)運(yùn)算相結(jié)合的脈搏波檢測(cè)算法[J];電子測(cè)量技術(shù);2011年06期

5 蔡鐵良;高鵬;沈七襄;胡宏強(qiáng);曹慧娟;施瓊;;馬拉松賽對(duì)業(yè)余選手心血管及呼吸功能的影響[J];臨床軍醫(yī)雜志;2010年01期

6 段向陽(yáng);王永生;蘇永生;;基于奇異值分解的信號(hào)特征提取方法研究[J];振動(dòng)與沖擊;2009年11期

7 劉青健;王清生;劉永祥;;我國(guó)大學(xué)生運(yùn)動(dòng)猝死調(diào)查及教學(xué)對(duì)策研究[J];首都體育學(xué)院學(xué)報(bào);2008年05期

8 吳瑕;劉衛(wèi)民;;心率指標(biāo)在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練監(jiān)控中的應(yīng)用[J];湖北師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年01期

9 常蕓;高曉嶙;熊正英;楊瑾;廉賀群;張舒;尚文元;王萊芮;;中國(guó)不同項(xiàng)目?jī)?yōu)秀運(yùn)動(dòng)員安靜心率研究[J];中國(guó)運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)雜志;2007年01期

10 高鷹,謝勝利;一種變步長(zhǎng)LMS自適應(yīng)濾波算法及分析[J];電子學(xué)報(bào);2001年08期

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

，

本文編號(hào)：286536