心率监测中，PPG技术确实带来了不少方便，但运动时产生的干扰信号却始终是个难题。如何攻克这个难关，提高心率测量的精确度？让我们一起探究一下，基于调整加速度的算法是如何发挥其作用的。
PPG心率监测现状
目前，人们对心率监测很感兴趣，各式各样的心率监测设备接连出现。基于PPG技术的智能手环尤为普遍，它和心电图设备不同，无需紧贴皮肤，佩戴起来更为舒适。例如，在日常生活中，人们只需佩戴智能手环，就能轻松完成心率监测。然而，PPG信号存在不足，容易受到运动干扰，使得生理信息的提取变得较为困难，这成为了当前PPG心率监测所面临的主要挑战。
智能手环在市场上销量持续增长，这反映出大家对这种方便的心率检测方法持肯定态度。然而，运动时手环记录的心率数据可能存在误差，这一问题让不少用户感到困扰。
CA - Log NLMS算法提出
为了克服PPG信号因运动产生的干扰，研究者们设计了一种新的算法，即基于调整加速度的对抗运动干扰算法，简称CA-Log NLMS算法。该算法的核心优势在于它能够妥善平衡心率估计的准确性以及计算所需的时间。
科研团队投入了大量时间和精力进行研究与实验，最终得出了这个算法。他们通过进行大量不同运动状态下的测试，持续调整算法参数，目的是提升算法的性能。这个算法的出现，有望改善PPG信号心率监测的效果。
信号采集的实现
在研究过程中，科研人员选用了STM32F103开发板进行项目开发。他们在一个实验室里，通过开发工具，成功实现了对PPG信号、三轴加速度信号、三轴角速度信号以及心电信号的同步采集。
收集到的信息通过蓝牙技术发送到主控设备。这种方式操作简便，便于科研人员对资料进行解读和操作。借助这些丰富的信号资料，有助于为算法开发提供更详尽的依据。
Log - NLMS算法优势
为了提升穿戴设备的性能，我们研发了一种新的算法，目的是使心率监测系统更加即时准确，并缩短运动伪影消除所需的时间。该算法名为Log-NLMS，它基于对数函数进行归一化处理，采用了最小均方差原理。它巧妙地运用了自适应滤波的优点，简化了运算过程，从而加快了处理速度。
实验表明，与其它算法相比，此算法显著减少了平均运算时长。在相同的硬件和测试条件下，平均运算时长降低到了原时间的某个比率，这使得算法更贴近实际应用场景，使得设备能更迅速地提供心率监测数据。
修正加速度算法改进
为了解决Log-NLMS算法在心率估计上的精度不足，研发团队提出了新的改进方案。他们首先分析了三轴加速度的特性，并据此设计了修正后的加速度Log-NLMS算法。该算法通过三轴角速度的积分计算出姿态角，随后运用卡尔曼滤波技术来减少积分过程中产生的误差。
经过处理，成功消除了传感器参考系中重力加速度对加速度测量的干扰，并将调整后的加速度数据用作基准信号。实验数据显示，在各种运动条件下，该算法在心率估算方面的准确性显著提高。无论是行走、奔跑还是骑行，其心率估算的误差都低于其他算法。
心率监测系统设计
为了实际应用，研究者利用Android Studio开发平台，构建了一个心率监测系统。经过多轮测试，结果表明，将改进后的加速度Log-NLMS算法应用于穿戴设备，效果显著，操作可行。
心率测量精确度可保持在每分钟4次以下，同时计算速度也很快。这样的系统恰好满足了人们在日常生活中对心率监测的期望，使用户能够更精确、迅速地掌握自身的心率状况。
各位读者，在使用心率监测器时，你们是否曾遭遇过数据误差的问题？欢迎在评论区交流，同时请不要忘记点赞和转发这篇文章。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请联系本站，一经查实，本站将立刻删除。如若转载，请注明出处：http://www.meiliyangquan.com/html/tiyuwenda/9801.html
