特征 K 值时域递归滤波估计的PPG 信号伪差校正算法
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TN98; R318

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国家自然科学基金(61801239)、中央高校基本科研业务费专项资金(30918014106)、南京邮电大学基金(NY217067)资助项目


Motion artifacts correction method for PPG signal estimation of eigenvalue K-value domain recursive filtering
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    摘要:

    光电容积脉搏波(PPG)信号采集系统极易受到伪差干扰,为了提升 PPG 信号的高信噪比,提高生理参数计算准确度, 提出了特征 K 值自适应递归滤波估计的 PPG 信号伪差校正算法。 将采集的 PPG 信号去除环境干扰和工频干扰之后,计算未 受伪差干扰的信号主波峰峰值和重搏波峰值,从而得到每一个信号周期的特征 K 值。 采用自适应递归滤波算法对被干扰信号 的 K 值进行估计,利用估计得到的结果作为被干扰信号 K 值的真值。 最后,根据估计的 K 值,用高斯函数法合成新的不受干扰 的信号,替代原信号中被伪差干扰的部分。 采用自行研制的系统进行数据采集,证明了算法的有效性和可靠性;通过血氧饱和 度实验,证明了算法在可穿戴系统中的实用性。

    Abstract:

    PPG signal acquisition system tends to be affected by motion artifacts, in order to improve the high signal-to-noise ratio of PPG signal and the accuracy of physiological parameters calculation, an algorithm for PPG signal artifact correction based on adaptive recursive filtering estimation of eigenvalue K is proposed. After removing environmental interference and power frequency interference from the collected PPG signal, the peak values of systolic wave and dicrotic wave of the signal without artifact interference are calculated, and the characteristic K value of each signal cycle is obtained. Adaptive recursive filtering algorithm is used to estimate the K value of the interfered signal, and the estimated result is taken as the true value of the K value of the interfered signal. Finally, according to the estimated K value, a new undisturbed signal is synthesized by Gauss function method to replace the part of the original signal disturbed by pseudo difference. Through blood pressure measurement experiment, the practicability of this algorithm in wearable system is proved.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙 斌,王 杰,陈小惠,富容国.特征 K 值时域递归滤波估计的PPG 信号伪差校正算法[J].电子测量与仪器学报,2020,34(11):43-49

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  • 在线发布日期: 2023-11-20
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