目的解决利用光电容积脉搏波提取心率时,传统心率提取算法在波形突变时效果不理想的问题。方法提出一种基于时变自回归(time-varying autoregressive,TVAR)模型的抗运动干扰心率提取算法。使用带通滤波器和滑动平均滤波器对光电容积脉搏波(photoplethysmographic,PPG)信号作预处理。利用基于多小波基函数展开的时变自回归模型法对受到干扰的PPG信号分段,对每段信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)频谱分析,进行谱峰搜索,确定所有可能的心率值,利用加速度信号从所有可能的心率值中作最优化选择,最终确定心率。结果对10名健康受试者进行测试。测试状态分2种:静止和运动,运动状态包括跳跃、挥臂、跑步3种情况。同传统快速傅里叶方法和基于最小均方自适应(least mean square,LMS)算法的心率提取方法比较,本文提出的算法具有更高的准确性,平均绝对错误率可控制在2.6%以内。结论本方法能有效应对运动干扰产生的PPG波形突变问题,具有准确度高、抗干扰性强的特点。