基于前項差分和動態(tài)閾值的PPG心率測量算法

作者：辛毅時間：2019-09-06 來源：電子產(chǎn)品世界

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　　辛毅（Maxim Integrated公司）

本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201909/404538.htm

　　摘?要：基于Maxim的新款超低功耗微控制器MAX32660，運用前項差分和動態(tài)閾值方法，實現(xiàn)了一種PPG信號的心率提取算法。該算法為參考設(shè)計MAXREFDES1207而設(shè)計，并進行了測試，效果優(yōu)良，適合可穿戴設(shè)備的心率實時測量。

　　關(guān)鍵詞：手環(huán)；心率；PPG；差分；閾值

　　引言

　　近年來，隨著大眾生活水平的日益提高，各種可穿戴健康設(shè)備逐漸成為了一個熱點領(lǐng)域。這些設(shè)備具有體積小、續(xù)航長、使用便利等諸多優(yōu)點，能夠?qū)崿F(xiàn)評價人體的多種生命體征，為人們生活方式的改善提供有益建議。在生命體征的評價指標中，實時心率極其重要。本文基于Maxim的新款超低功耗微控制器MAX32660，運用前項差分和動態(tài)閾值方法，實現(xiàn)了一種PPG信號的心率提取算法。該算法為參考設(shè)計MAXREFDES1207而設(shè)計，并進行了測試，效果優(yōu)良，適合可穿戴設(shè)備的心率實時測量。

　　1 原理與背景

　　目前，國內(nèi)外開發(fā)了許多電子設(shè)備用于心率測量，其本質(zhì)是分別運用了4種不同的測量方法：電勢測量法、生物阻抗法、動脈血壓法和光電測量法。前3種方法分別利用人體的心電、生物電阻抗和動脈壓的周期性變化來計算心率，干擾度大、硬件要求高，因而較少被可穿戴設(shè)備采用。

　　比較常用的是光電測量法。光電測量法即“光電容積脈搏波描記法 ”，即通過綠光LED光源結(jié)合接收傳感器管照射人體的血管，根據(jù)血管對光的反射量的改變獲得PPG信號，從而測量心率。由于人體的皮膚、骨骼、肌肉等對光的反射是固定值，而血管容積隨著脈搏的變化而不斷變化，所以血管對光的反射是波動值，其波動頻率即為心率。目前，光電測量法是市面上可穿戴器件的主流，Maxim的低功耗心率手環(huán)MAXREFDES1207也是基于這一原理進行心率的提取。

　　從PPG信號獲取心率有多種成熟的算法，如閾值法、模板法，甚至有些算法還利用了機器學習的原理。其中，閾值法算量小，但是準確度較低；模板法準確度較高，但算法復(fù)雜；機器學習方法準確度最高，但是對硬件要求甚高，一般的微控制器無法勝任。由于本設(shè)計需要在MAXREFDES1207的MAX32660平臺上實現(xiàn)，需要做到心率的實時計算并兼顧到結(jié)果的準確性，故本文在閾值法的基礎(chǔ)上加以改進，結(jié)合前項差分的預(yù)處理方法實現(xiàn)算法，實現(xiàn)準確、實時的心率輸出。

　　2 算法實現(xiàn)

　　2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　一般而言，從傳感器中讀取的原始信號含有較多噪聲。其中最為顯著的噪聲由體表的運動產(chǎn)生。在測量過程中，人并不能保證完全靜止，這些擾動會使測量部位和傳感器之間的距離發(fā)生變化，導(dǎo)致接收到的信號發(fā)生變化。最為典型的干擾是呼吸干擾，會使得信號的基線發(fā)生緩慢漂移。一路典型的PPG原始信號如圖1所示。可見，信號的基線受到呼吸的影響，有較為嚴重的漂移。同時可以觀察到，信號中含有較大的直流分量，這都給心率的提取造成了障礙。

　　鑒于此，本算法使用前項差分法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，即計算原始PPG信號 r(k) 的前向差分信號x(k)=r(k)-r(k-1)，可以同時達到去除基線漂移和直流分量的效果，如圖2所示。

　　由圖2可見，進過預(yù)處理，原始PPG信號中的基線漂移和直流分量都已被去除，同時原始信號的周期性特征已經(jīng)從易被干擾的波峰轉(zhuǎn)化為特征突出的負脈沖，為下一步的閾值法計算心率提供了有力支持。

　　2.2 閾值檢測

　　經(jīng)過預(yù)處理的信號的干擾已經(jīng)被抑制，可以進行心率的計算。鑒于波形的特征和硬件的性能，本算法使用閾值法對預(yù)處理后的信號的負脈沖進行提取，從而計算心率。需要注意的是，圖2信號中的不同負脈沖的峰值并非完全一致，因此如果使用硬閾值進行峰值檢測，效果不會理想。為此，本算法使用動態(tài)閾值進行檢測。動態(tài)閾值又稱軟閾值，即根據(jù)信號的特性不斷地更新閾值，從而獲得較好的檢測效果。具體來說，首先，將信號的最小值的30%作為初始閾值；然后，檢測到第1個峰值后，將其40%作為新的閾值；接著，每檢測到1個新的峰值則更新閾值，新的閾值為之前檢測到的所有峰值的平均數(shù)的40%。閾值選取中的百分數(shù)系根據(jù)大量測試確定。閾值選取的效果如圖3所示。

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