【摘 要】
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随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴健康监护也越来越受到更多人的关注,但是这也给生理信号的采集、处理和分析带来了一些新的挑战。首先,在目前应用最为广泛的可穿戴运动心率监测中,运动状态下采集腕部PPG信号极易受到运动伪影干扰,运动伪影由于其频率范围与PPG信号的频率范围高度重叠而很难去除;其次,在基于压缩感知采样的可穿戴健康监护中,由于现有压缩感知重构算法计算复杂度较高,很难满足实时监护的要求;最后,在
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随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴健康监护也越来越受到更多人的关注,但是这也给生理信号的采集、处理和分析带来了一些新的挑战。首先,在目前应用最为广泛的可穿戴运动心率监测中,运动状态下采集腕部PPG信号极易受到运动伪影干扰,运动伪影由于其频率范围与PPG信号的频率范围高度重叠而很难去除;其次,在基于压缩感知采样的可穿戴健康监护中,由于现有压缩感知重构算法计算复杂度较高,很难满足实时监护的要求;最后,在对基于压缩感知采样的心电片段进行实时分析和诊断时,现有的基于心拍的心律失常自动诊断方法很容易出现漏诊或者误诊。为了应对这些挑战,本论文在项目组所研制的可穿戴远程健康监护系统的基础上分别针对运动伪影的去除问题、心电信号的重构问题和压缩心电的分类问题提出了一系列算法,主要研究内容与创新点包括以下几个方面:（1）针对腕部PPG信号中混入的强运动伪影难以去除从而导致心率估计准确性差的问题,分别提出了适用于两种不同应用场景的运动伪影去除及心率估计算法:①对于远程服务器端,本文提出了一种基于皮尔逊相关二元决策的混合去噪方法,充分利用非线性自适应滤波和奇异谱分析去噪优势,实验结果表明该算法可以有效去除PPG...
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