小米手环3功能介绍的采集到的光电容积变化的信号,怎么处理的

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光电容积法
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智能穿戴设备如何进行心率监测?详解智能手表、手环心率监测原理
作为21世纪的新兴产物—智能穿戴产品,因其特定的使用场景和佩戴要求,应用在该领域的心率监测技术目前主要有光电容积脉搏波描记法,简称光电法、心电信号法、压力振荡法、图像信号分析法等几类。
  随着智能化浪潮的来袭,设备迎来了飞速发展期,、、等可穿戴品类层出不穷的同时,产品自身功能也在不断完善,比如越来越多的产品都标配了心率监测功能。  如今,以智能手环和智能手表为代表的智能穿戴产品配备的心率监测功能正被越来越多人接受,甚至有的人早已把它当作了选择产品的必备功能之一。那么,智能穿戴设备是如何监测心率的呢?今天,就来聊聊心率监测那些事儿。  为什么要测量心率?  作为人体最重要的生命体征之一,每个人的心率都会因年龄、性别及其他生理情况的不同而不同。一般而言,正常成年人安静时的心率平均在75次/分左右(60~100次/分之间)。同一个人,在安静或睡眠时心率减慢,运动时或情绪激动时心率加快,在某些药物或神经体液因素的影响下,会使心率发生加快或减慢。经常进行体力劳动和体育锻炼的人,平时心率较慢。  具体来说,影响心率变化的因素主要是三大调节系统,即自身调节、体液调节、神经调节。心率的变化能直接或间接地反映人体多方面的健康状态,这就是测量心率的意义。放在智能穿戴领域,测量心率的意义则主要表现在三个方面。  首先是运动方面,心率可以体现用户运动时身体的真实信息,如果心率太高运动太剧烈,用户的身体水分蒸发太快,那么这种运动对身体无益,如果只是轻度运动心率不够高,用户也就不可能燃烧足够卡路里。  其次是疾病方面,通过监测静息心率是否在正常范围、日常活动中监测心脏停搏、心率异常增高等可起到及时预防疾病的作用,甚至通过心电监测心率还能检测到心律是否异常。此外,通过指尖光电容积脉搏波描记法还可以监测脉搏波变化,以分析脉率、血氧浓度,糖尿病患者的微循环外周血管状态等。  最后是精神方面,通过监测到的心率变异性,可分析自主神经功能评估,如精神压力、紧张与放松程度以及睡眠质量等。  心率监测如何实现?  作为21世纪的新兴产物&智能穿戴产品,因其特定的使用场景和佩戴要求,应用在该领域的心率监测技术目前主要有光电容积脉搏波描记法,简称光电法、心电信号法、压力振荡法、图像信号分析法等几类。
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*验 证 码:呼吸是人体生命体征的重要参数之一,也是危 重病人首要的和持续的检测参数。目前在临床上, 可以做连续监测呼吸的方法一种是呼吸气体流量 法,这种方法具有侵扰性( 特别是在非通气患者) 和 繁琐的设置; 另外一种是胸阻抗法,这种方法容易 产生运动干扰,并且成本较大。因此需要一个强大 的自动连续非侵入性的呼吸测量方法,同时要适合 所有年龄段的患者。
光电容积脉搏波( photoplethysmography,PPG) 是一种常用的非侵入性技术,目前 PPG 的大部分应 用都集中在心血管系统方面,1992 年 Lindberg 等提 出应用 PPG 可以监测呼吸率与心率。在 PPG 信 号的功率谱中包含有明显的分别与心率、呼吸率相 关的峰值。同时指出在 PPG 信号中除与心率同步 变化外,它还包含一个所谓呼吸诱发强度变化信息( respiratory-induced intensity variations ,RIIV) 它反 映由呼吸引起的使静脉回流到胸廓和右心室的变 化这个调制作用借助于静脉系统传递到外周血 管床。
目前记录呼吸容积所用的方法如肺活量计呼 吸速度记录器等都不适用于临床长时间监护,因而 从 PPG 信号中获取呼吸容量信息的方法将使许多 人感兴趣。从监护的角度看,PPG 方法可以免除将 通气管插入患者体内进行呼吸监护,这样将会大大 减少患者的痛苦,因而受到医护人员的欢迎。近 年来,有学者分别从独立成分分析 ( independent component correlation algorithm,ICA) 、主 成 分 分 析 ( principal component analysis,PCA) 、向量自回归 模型( vector autoregressive model)
等方法对 PPG 信号进行分析,并试图从中提取出呼吸相关的信 息。同时 Leonard 等又采用非平稳信号分析中广泛 使用小波分析方法对 PPG 信号进行分析,取得了实验性的进展。但是诸如此类的方法在一定程度 无法满足自适应的要求,对于从 PPG 信号中提取出 完整的呼吸信号还存在一定的局限性,一般情况下 只能估算出呼吸率。对于小波分析本质上也是一 组可调的窗口傅里叶变换,并且在信号分析过程中 存在小波基选择、分解层数选取、阈值确定等问题, 通过小波分析得到的小波分量和小波谱只相对于 所选的小波基有意义,不具自适应性和广泛通用 性。 经 验 模 态 分 解 ( empirical mode decomposition,EMD) 是 Huang 等在 1998 年首次提 出的一种新的处理非线性、非平稳信号的自适应算 法,它保留了小波变换多分辨分析的优点,以自 身为基波进行分解,具有良好的自适应性,尤其适 合于低频趋势性分析。
一 信号采集系统的设计
硬件电路框图如图 1 所示,呼吸信号采集采用 霍尼韦尔公司的高灵敏度高精度的硅压力传感器 DC010NDC4。通过鼻导管连接压力传感器,检测人 体在呼吸时对空气产生的微小波动。由于压力传 感器输出电压在 0 ~ 5 V 之间,所以经过电阻分压后 可以直接采集,而不需要电压放大电路。此外为了 消除工频干扰及其他高频干扰,在传感器输出端加 入低通滤波电路和工频陷波器。
PPG 是借光电手段在人体组织中检测血液容 积变化的一种无创检测方法。本研究采用 Nellcor 公司生产的指套透射式血氧探头,该探头由波长为 660 nm 红光发光二极管和 940 nm 的红外光发光二 极管以及一个用于将光信号转换为电流信号的光 敏二极管构成。在人体呼吸过程中,血液中的载氧 血红蛋白( HbO2 ) 的含量和还原血红蛋白( Hb) 的 含量在变化,使得血液对光的吸收系数在变化。故 拾取到的脉搏波曲线的基线往往随呼吸运动而起伏变化。如图 2 所示,血液对红光的吸收系数变 化范围较大,使得呼吸对于脉搏的调制作用比较 大。为了便于提取呼吸信号,仅采用红光发光二极 管作为光源。同时利用单片机对光源进行控制,自 动调节红光二极管的发光强度。通常的脉搏信号 的频率范围在 0. 5 ~ 10 Hz 内,因此通过设计 20 Hz 的低通滤波和 50 Hz 的陷波器可以有效滤除高频干 扰和工频干扰。
二 小波变换与经验模态分解
2. 1 小波变换
小波变换是时间( 空间) 频率的局部化分析,它 通过伸缩平移运算对信号( 函数) 逐步进行多尺度 细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分, 能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信 号的任意细节,解决了 Fourier 变换的困难问题,成 为继 Fourier 变换以来在科学方法上的重大突 破。连续小波变换定义为
2. 2 经验模态分解
经验模态分解将复杂信号分解为有限个固有 模态函数( intrinsic mode function,IMF) ,所分解出来 的各 IMF 分量包含了原信号的不同时间尺度的局 部特征信号。EMD 分解跟小波分解非常相似,通 过不同的尺度把信号分解成一系列固有模态函数, 是一种经验分解,由信号的自适应基分解出信号的 IMF,所以 EMD 不需要像小波一样选择合适的正交 基。而且小波的正交基在信号分析的始末都是不变的,通常,预先确定不变的正交基不被认为是非 平稳、非线性信号的最佳分解基。而 EMD 提供的这 种随信号变化而变的自适应基正好可以弥补小波 分析的缺陷,从而使信号得到更精确的表达。 EMD 对信号分解流程图如图 3 所示。采用 EMD 方 法对信号 s( t) 进行分解包括 4 个步骤。
步骤 1: 令信号 s( t) = h0 ( t) ,找出信号 h0 ( t) 的所有极大值和极小值,用三次样条函数分别拟合 出信号的上包络线 eu ( t) 和下包络线 el ( t) ;
步骤 2: 求上下包络函数的均值函数,记作 m1 ; 并且求解原始信号 s( t) 与 m1 差值 h1 ( t) ;
步骤 3: 把 h1 ( t) 看成原始数据,重复上述步骤 1-3,重复筛选,直到 hj ( t) 为一个 IMF,同时将得到 的第一个 IMF 表示为: c1 ( t) = hj ( t) ;
步骤 4: 按下式从原始信号中将 c1 ( t) 剥离得到 余量 r1 ( t) :
s( t) - c1 ( t) = r1 ( t) ( 3)
继续对余量 r1 ( t) 进行上述分解过程,直到某 个分量 cn ( t) 或者余量 rn ( t) 小于预先设定的值,或 者余量 rn ( t) 为单调函数,使得信号无法继续分解。
三 呼吸波提取
通过采集电路,对实验人员进行脉搏波与呼吸波的同步采集,获得实验数据。信号的采样频率为 200 Hz,采样时间一般为 2 min,并从中截取 1 min 的数据用于数据分析。采用小波函数为“sym8”,对 脉搏信号进行分解,去除高频噪声后重构低频信 号。同时对于 EMD 分解中的端点效应现象,采用目 前较为普遍的镜像延拓方法进行端点的处理。通 过计算原始呼吸信号和分解后呼吸信号的呼吸率、 波形相关系数、AR 功率谱及其相关系数,估算小波 分解的分解层数、降噪阀值以及 EMD 分解后的最佳 IMF 分量。采集到的 PPG 信号如图 4 所示。
对分解后的每个 IMF 分量进行频谱估算,并与 原始信号进行波形相关性和频谱相关性计算,对相 关性较大的 IMF 分量进行重构,表示为
式中,i 为需要进行重构的 IMF 分量,ai 为加权系 数,本研究中取 1。
同时通过相关计算采用小波函数“sym8”对 PPG 信号进行 8 层分解,重构低频信号。根据采集 的呼吸信号与提取的呼吸信号进行相关参数对比 后得到如图 6 和图 7 所示的呼吸信号及其 AR 功 率谱。
如图 6 所示,无论小波分解提取的呼吸信号还EMD 分解提取的呼吸信号,在波形上与原始呼吸 信号具有一定的相似性。由于脉搏在上肢传播需 要一定的时间,所以提取出的呼吸波与原始呼吸波 在时间上有一定的滞后。同时从图 7 中可以判定, EMD 方法提取呼吸信号更好地滤除了呼吸信号的 高频干扰( 1 Hz 以上) 和极低频干扰( 在 0 ~ 0. 1 Hz 之间) ,更有利于呼吸率的估算及相关的信号分析。
根据采集得到的呼吸信号与提取得到的呼吸 信号进行相关参数的计算,得到分析结果见表 1。 从表 1 中可以看出,EMD 方法对于从 PPG 信号中提 取呼吸波具有良好的相关性。对于呼吸率的估算, EMD 分解与小波分析方法基本相同,且与原始呼吸 信号的呼吸率误差在允许范围之类。但是从相关 系数来看,EMD 方法提取的呼吸信号更具有相关 性,并且减少了呼吸信号其他频率的干扰。
四 讨论和结论
目前临床上采用的胸阻抗法成本较高,操作繁 琐。而从 PPG 信号中提取出呼吸信号将会使呼吸 监护更加快捷。近年来,利用 PPG 信号提取出呼吸 相关信息,得到了大量的研究。由于 PPG 信号是典 型的非平稳信号,需要采用非平稳分析方法。传统 的非平稳分析方法其本质是傅立叶变换,不具有很 好的自适应性。因此本研究应用新的非平稳分析方法———经验模态分解方法,对 PPG 信号进行分 解。通过计算各个 IMF 分量与原始呼吸信号的相 关系数及 AR 模型功率谱相关性,选择合适的 IMF 分量重构出呼吸信号,然后对重构的呼吸信号与采 集获得的呼吸信号进行对比。根据实验数据表明, EMD 分解具有良好的分解效果,并且与小波变换有 相似的分解效果。通过数据证明,该算法能完成呼 吸信号的提取,并且由于 EMD 分解良好的自适应 性,如果能将 EMD 算法移植到硬件平台中,将是对 临床监护中实时、有效、简洁的获取呼吸信号的极 大推进。下一步研究重点将是如何改善算法,将算 法移植到监护设备当中,完成实时自动的信号提取 工作。
本研究试图从 PPG 信号中提取出呼吸波,并分 别采用 EMD 分解和小波变换对 PPG 信号进行分 析。从实验数据分析的结果表明,EMD 分解能有效 地从 PPG 信号中提取出呼吸波,且提取的呼吸信号 与原始呼吸信号的波形相关系数在 0. 5 左右,AR 频 谱相关系数在 0. 8 以上。同时由于 EMD 对于处理 非平稳信号具有高度的自适应性,使设计出一种新 型、廉价、非侵入式的呼吸监护设备成为可能,对于 临床中的呼吸监测具有指导意义。一种光电容积脉搏信号的峰值点自动识别方法--《光谱学与光谱分析》2017年10期
一种光电容积脉搏信号的峰值点自动识别方法
【摘要】:光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。提出一种小波联合识别方法:基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰,再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中,对采集的信号进行了校正与峰值点识别,通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性,然后利用10组实测数据,对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率,进一步评价方法的有效性。结果表明:本方法在较好地消除了基线干扰的基础上,在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰,具有较好的抗干扰能力,有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性,从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。
【作者单位】:
【基金】:
【分类号】:R318;TN911.7
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智能手环测心率到底靠不靠谱?智能手环测心率的原理
一、智能手环测心率到底靠不靠谱?让业内专家为你揭秘
第一种:PPG光电容积脉搏波描记法原理(PhotoPlethysmoGraphy)
简单来说,反射而已,就是利用血液中透光率的脉动变化,折算成电信号,对应就是心率。
▲代表产品:FitbitchargeHR&Surge
当一定波长的光束照射到指端皮肤表面时,光束将通过透射或反射方式传送到光电接收器,在此过程中由于受到指,端皮肤肌肉和血液的吸收衰减作用,检测器检测到的光强度将减弱。其中皮肤、肌肉组织等对光的吸收在整个血液循环中是保持恒定不变的,而皮肤内的血液,容积在心脏作用下呈搏动性变化。当心脏收缩时外周血容量最多光吸收量也最大,检测到的光强度最小。而在心脏舒张时,正好相反,检测到的光强度最大,使光接收器接收到的光强度随之呈脉动性变化。
为什么经常见到的都是绿光LED?
因为在血液这种红色液体面前,绿光的吸收率是最大的,对于数据判断是比较准确的。
当用户的心脏跳动时,会有更多的血液流过用户的手腕,绿光的吸收量也会越大。在心脏跳动间隙,血液流量减少,导致绿光的吸收也会减少。
举个例子,假设手环的发光数值为100,皮肤肌肉组织吸收恒定的10,血液总吸收为15,那反射后为100-10*2-15=65,然后动脉血过来,红细胞含氧增多,血液总吸收变成了2被,那反射后为50,之后会一直处于65-50-65-50-65-50-65-50-65-50&&,通过计算每秒多少次脉冲变化,就得出你的心率。
不知道PPG这种方式有没有看明白呢?
它的原理就决定了它的缺点,如果手环和皮肤直接有很多汗液呢?那数值就会不准确。
如果你的数值是这样变化,65-50-65-50-65-50-66-51-62-50-65等,这也会让机器蒙逼了。
总结来说:
这种方法,测量静息脉搏和正常有规则运动(跑步等)还是比较准的,但对于无规则的运动,如足球羽毛球等无规则运动,举例所说的假设数值会乱蹦,会稍微准确度下降。但也是相差几个数值来说,对于非专业人士,我感觉应该足够了吧。
第二种:心电信号测量,类似ECG(心电图)
这个说的简单点,就是你去医院做过的心电图,其实有点类似。不同的是,医院需要在心口、脚上、手腕上都要加上电极,需要测量更多的数据,而腕式手表就不需要那么多数据,仅仅心率就够了。
简单来说:
心脏周围的组织和体液都能导电,因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源,无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差,也有很多点彼此之间无电位差是等电的。通过收集到的电极变化,经过算法处理,可以还原出很多数值,其中可以还原出心率数值。
每次心跳,人的体表都会有微小的电极变化,而捕捉到这些电极变化,再经过算法就可以还原出心率跳动的频率。据我所知,手环内,好像jawbongUP3采用的是心电测量技术,其它大部分都是光电技术。作为21世纪的新兴产物&智能穿戴产品,因其特定的使用场景和佩戴要求,应用在该领域的心率监测技术目前主要有光电容积脉搏波描记法,简称光电法、心电信号法、压力振荡法、图像信号分析法等几类。
至于心率带,一般也都采用心电测量,检测体表电极变化,还原出心率数值。
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