【摘 要】
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针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点，提出使用深度学习算法提取光电容积脉搏波（photoplethysmograph，PPG）中的心率值。方法采集了15名身体健康的受试者不同
【机 构】
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中南民族大学生物医学工程学院认知科学国家民委重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(81271659,61773408)资助项目
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针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点，提出使用深度学习算法提取光电容积脉搏波（photoplethysmograph，PPG）中的心率值。方法采集了15名身体健康的受试者不同运动速度下的PPG信号，并通过有抗干扰能力的心电（electrocardiogram，ECG）设备同步采集他们的ECG信号，将具有较强干扰的PPG信号作为堆栈自编码（stackedauto—encoder，SAE）网络的输入信号，并将ECG信号作为网络标签，然后使用深度学习算法对自编码网络进行训练，以将有较强干扰PP
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