【摘 要】
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随着传感器技术的快速发展,可穿戴设备已被运用到了许多研究领域。利用可穿戴设备监测体征信号能够客观分析个体的身心健康状况。心率作为人体的一项重要生理指标,可以评估心脏活动能力,疲劳程度,通过监测心率变化与语音记录或者呼吸等可以用来评估情绪,但医疗中多采用单导联或多导联设备监测心电图来计算心率,在日常生活中存在不便。光电容积脉搏波描述法（Photoplethysmography,PPG）是一种运用PP
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随着传感器技术的快速发展,可穿戴设备已被运用到了许多研究领域。利用可穿戴设备监测体征信号能够客观分析个体的身心健康状况。心率作为人体的一项重要生理指标,可以评估心脏活动能力,疲劳程度,通过监测心率变化与语音记录或者呼吸等可以用来评估情绪,但医疗中多采用单导联或多导联设备监测心电图来计算心率,在日常生活中存在不便。光电容积脉搏波描述法（Photoplethysmography,PPG）是一种运用PPG传感器将光线反射到皮肤上,测量光线强度的变化,可置于耳垂、指尖或手腕等处进行长时间无创心率监测。可穿戴设备采集的PPG脉搏波信号,由于受试者的自主或不自主运动,难以获得不受运动伪影（Motion Artifact,MA）干扰的PPG信号,这些MA将严重影响心率的计算与监测。本文调研与对比多种去噪算法的性能与实时性,本文提出使用递归最小二乘自适应滤波（Recursive Least Squares,RLS）算法融合三轴加速度信号对PPG信号去除运动伪影。为进一步确定心率频率范围,选择合适谱峰,提出了决策树心率频谱区间估计方法,为PPG信号频谱追踪提供先验信息,从而优选频谱峰值,可在可穿戴设备上实时处理。本文的主要研究工作如下:（1）设计一款多传感实时心率监测手环,以可穿戴设备为硬件平台,NB-IOT为系统架构,构建了实时心率监测系统;（2）基于三轴加速度数据对PPG信号进行自适应滤波,采用低阶RLS自适应滤波算法,实时性较高,并嵌入可穿戴设备中运行;（3）基于加速度特征对心率变化趋势估计,采用决策树对心率区间进行决策,为频谱跟踪提供先验准则,有效提高了频谱选择的准确率和实时性;（4）通过融合多路滤波器结果得到心率估计值,有效避免了单轴加速度频率对于实际心率频率的淹没;（5）本文利用设计的可穿戴实时心率监测系统上采集了12组日常生活中的连续心率监测数据,实验场景为日常生活学习区域的4种状态的切换,包括站立,静坐,走路和跑步,并夹杂部分非周期运动如打字,翻阅资料等。此外,选用12组公开数据集作为补充数据集。在上述数据集上分析均得到较高的准确率,保证了在误差允许范围内的同时并嵌入可穿戴设备中实时运行。
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