【摘 要】
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心率是心脏每分钟跳动的次数,心率检测也是评估心脏健康状况的重要手段。已有的心率检测分为接触式和非接触式,其中接触式心率检测精度较高,但需要与皮肤接触、并且使用复杂
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心率是心脏每分钟跳动的次数,心率检测也是评估心脏健康状况的重要手段。已有的心率检测分为接触式和非接触式,其中接触式心率检测精度较高,但需要与皮肤接触、并且使用复杂不适用于大面积皮肤烧伤等特殊情况。近年来,基于人脸视频的非接触式心率检测引起了广泛的关注,并取得了不错的进展。但实际应用中,从人脸视频中提取的光电容积脉搏波(PPG)信号包括多种类型的噪声,如何从混合PPG信号中分离出心率信号是心率检测研究的重点和难点。针对此问题,本文给出基于形态学变量分析(MCA)和稀疏重构的心率信号分离算法,包含字典训练、信号分离和稀疏重构三个部分。具体来说,先分别训练可控环境的字典与背景噪声的包含心率信号的字典,并组成联合字典;然后将混合信号在联合字典进行稀疏分解;最后通过对应字典的稀疏系数重构获得心率分离信号。通过对实际采集的数据进行分析,实验结果表明所使用算法的有效性和稳定性。
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