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脉搏信号的采集与分析作者：冯晓雨谢秋彦邬国梁来源：《科学大众·教师版》2019年第07期摘要：脉搏波波形中包含丰富的人体心血管系统信息，因此在心血管健康状态监测中得到了广泛的关注。
但是，获取脉搏信号的过程容易受到多种因素的干扰，导致采集的脉搏信号质量不高，影响其在健康监护管理中的应用。
在脉搏信号的获取与分析中主要包括脉搏信号的获取、预处理与数据分析等内容，本文从这四方面对脉搏信号的获取与分析展开了系统的研究。
关键词：脉搏信号采集; 脉搏信号预处理; 脉搏信号分析中图分类号：TP391.9 ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A ; ;文章编号：1006-3315（2019）07-200-001中医学的诊断主要依靠“望”，“闻”，“问”，“切”，其中切脉作为中医诊断的一个重要组成部分。
脉象信息中传递机体各个部分的生理与病理信息，透过脉象可以窥看人体内各个器官、组织的运行状态，为病理诊断提供依据。
我国有许多医学界乃至其他学科的学者，对脉学的理论、脉诊客观化、临床诊断和实验研究等方面进行科学研究，开展了大量的工作，做出了艰辛的努力，为脉诊客观化研究奠定了基础。
脉象仪的研发又是脉诊客观化研究工作的先导，它是临床脉诊客观化的基础。
我国先后开发并生产了多种脉象仪，主要应用于科研和教学，促进了脉象客观化研究。
脉诊仪器应该从传统医院、学校教学中走入寻常百姓家庭，未来脉诊发展的趋势应该围绕着辅助诊断、家庭保健两个方向发展。
1.脉搏信号的获取脉搏信号采集的主要过程是先由传感器将脉搏信号转换成电信号，经过放大、模数转换最终转化为计算机可存储的数字信号。
脉搏信号采集系统按照其测量的信号类型大体上可以分为三类：压力脉搏信号采集系统、光电脉搏信号采集系统和超声脉搏信号采集系统。
1.1压力脉搏信号采集系统压力脉搏信号采集系统所记录的曲线是跷动脉处透壁压随时间变化的压力随时间变化曲线，基于压力传感器的脉搏信号采集系统是脉搏信号采集系统中最为主流的类型。
光电容积脉搏波原理引言：光电容积脉搏波（Photoplethysmography，PPG）是一种非侵入性的生物测量技术，通过测量皮肤血管中的血液容积变化来获取脉搏波信号。
该技术广泛应用于医疗领域，用于监测心率、血压、血氧饱和度等生理指标。
本文将介绍光电容积脉搏波的原理及其在临床中的应用。
一、光电容积脉搏波的原理光电容积脉搏波是基于光电效应的测量原理，通过红外光源照射皮肤组织，被照射的组织反射出的光线被光电传感器接收并转化为电信号。
当心脏搏动时，血液流动使得皮肤血管的容积发生变化，从而引起被照射组织的反射光强发生变化。
光电传感器将接收到的光信号转化为电信号，并经过放大和滤波等处理后，得到脉搏波信号。
二、光电容积脉搏波信号的特点光电容积脉搏波信号具有以下几个特点：1. 信号波形：脉搏波信号呈现出典型的起伏波形，其中的波峰表示心脏收缩时的血液流动峰值，波谷表示心脏舒张时的血液流动最小值。
2. 信号幅度：脉搏波信号的幅度与皮肤血管的血液容积变化有关，因此可以通过信号的幅度变化来反映血液容积的变化情况。
3. 信号频率：脉搏波信号的频率与心率有关，通过计算信号的周期，可以得到心率的信息。
三、光电容积脉搏波的应用1. 心率监测：光电容积脉搏波可以实时监测心率的变化，通过连续监测心率，可以及时发现心律失常等心脏疾病。
2. 血压监测：通过测量光电容积脉搏波信号的幅度变化，可以估计血压的变化趋势，从而提供血压监测的参考依据。
3. 血氧饱和度监测：光电容积脉搏波可以间接估计血氧饱和度，通过分析脉搏波信号中的波峰和波谷，可以得到血氧饱和度的信息。
4. 运动监测：通过测量光电容积脉搏波信号的幅度和频率变化，可以评估人体在运动过程中的代谢情况，为运动训练提供指导。
四、光电容积脉搏波的优势和局限性光电容积脉搏波作为一种非侵入性的生物测量技术，具有以下优势：1. 无创伤：不需要穿刺皮肤，避免了传统测量方法的疼痛和感染风险。
2. 实时性：光电容积脉搏波可以实时监测生理指标的变化，提供即时反馈。
ppg调查报告PPG 调查报告一、引言PPG（Photoplethysmography），即光电容积脉搏波描记法，是一种非侵入性的生理监测技术，通过检测皮肤表面的光吸收变化来测量脉搏和其他相关生理参数。
近年来，PPG 技术在医疗、健康管理、运动科学等领域得到了广泛的应用和研究。
本报告旨在对PPG 技术的原理、应用、优势与局限性进行全面的调查和分析。
二、PPG 技术原理PPG 技术的基本原理是利用光的反射或透射特性来测量血液容积的变化。
当光线照射到皮肤表面时，一部分光被反射，一部分光被吸收。
血液中的血红蛋白对特定波长的光（通常为绿光或红光）具有不同的吸收特性。
随着心脏的搏动，血液在血管中的流量和容积发生周期性变化，导致光的吸收程度也随之改变。
通过检测这种光吸收的变化，并经过适当的信号处理和算法分析，就可以获取脉搏波信号以及相关的生理参数，如心率、心率变异性、血氧饱和度等。
三、PPG 技术的应用领域1、医疗领域心血管疾病监测：PPG 可用于连续监测心率、心律失常等心血管疾病的指标，为医生提供诊断和治疗的依据。
睡眠呼吸暂停监测：结合其他传感器，PPG 能够检测睡眠期间的呼吸暂停事件，帮助诊断睡眠呼吸障碍。
糖尿病患者的微循环评估：对于糖尿病患者，PPG 可以评估末梢血管的血液循环状况，早期发现微循环障碍。
2、健康管理领域运动健身监测：智能手环、运动手表等设备中广泛采用 PPG 技术来实时监测运动中的心率，帮助用户合理控制运动强度，避免过度运动。
压力与情绪监测：心率变异性是反映自主神经系统功能和心理状态的重要指标，PPG 可以通过分析心率变异性来评估个体的压力水平和情绪状态。
健康筛查：一些健康管理平台利用PPG 数据进行初步的健康筛查，如筛查潜在的心血管疾病风险。
3、消费电子领域智能手机：部分智能手机配备了 PPG 传感器，用户可以通过手机应用进行简单的心率测量和健康监测。
智能手表和手环：作为主流的可穿戴设备，PPG 技术是其核心功能之一，提供了日常活动中的健康数据跟踪。
数字信号处理课程研究报告 xxxxx院电气与自动化工程学院一、课题描述已给定采集完毕的脉搏信号，使用MATLAB分析脉搏信号，并计算其心率。
二、课题分析本课题的任务是根据采集的脉搏信号计算心率。
首先使用MATLAB读取采集到的脉搏信号，因为脉搏信号中存在基线漂移、工频干扰与肌电干扰，所以要设计滤波器滤除干扰，得到有用的信息，得到满意的脉搏信号波形后，计算心率。
三、课题设计脉搏信号以文本格式存储，使用MATLAB的load（）函数读取已经采集完毕的脉搏信号，应注意文件的路径与名字必须正确。
经查阅资料可知基线漂移的频率在0-0.5HZ，工频干扰在50*kHZ（k为正整数），而肌电干扰无法滤除。
所以首先设计一个高通滤波器滤除基线漂移，而后再设计一个带阻滤波器滤除工频干扰。
因为IIR滤波器阶数更低、滤波效果更好，所以使用IIR滤波器。
又因巴特沃斯滤波器与其他几种IIR滤波器相比，在通频带内频率响应曲线最为平坦，故选用巴特沃斯滤波器。
最后使用MATLAB中的findpeaks（）函数捕获滤波后的脉搏信号的波峰，由波峰/总时间*60求得其心率。
1.MATLAB脚本MATLAB程序如下:clc;clear;x=load('F:/丑永新_pulse.txt');nn=40;x=x(1:nn,:)';%取出1-40行的所有数据x=reshape(x,1,3000*nn);%重新排列x=x./1000;%将mV化为Vfss=1000;%采样频率ts=1/fss;N=length(x);m=1:N;figureplot(m*ts,x)title('原始信号');pinpu(fss,x);axis([0 5 0 1])title('原始信号的频谱');%接下来设计一个IIR高通滤波器fs=0.1;fp=0.6;wp1=2*fp/fss;ws1=2*fs/fss;%设置通带截止频率以及阻带截止频率Rp1=3;Rs1=40;%设置通带波纹与阻带波纹[n1,wc1]=buttord(wp1,ws1,Rp1,Rs1);[b1,a1]=butter(n1,wc1,'high');figurefreqz(b1,a1);%滤波器的频率响应title('高通滤波器频率响应')y1=filter(b1,a1,x);figureplot(m*ts,y1)title('第一次滤波后时域波形')%接下来设计一个带阻滤波器,步骤与前一个相似fp1=47;fs1=49;fs2=51;fp2=53;wp2=2*[fp1 fp2]/fss;ws2=2*[fs1 fs2]/fss;Rp2=3;Rs2=40;[n2,wc2]=buttord(wp2,ws2,Rp2,Rs2);[b2,a2]=butter(n2,wc2,'stop');figurefreqz(b2,a2)title('带阻滤波器频率响应')y2=filter(b2,a2,y1);figureplot(m*ts,y2)title('最终滤波后的波形');%最后计算心率%设置阈值threshold=0.5;%找出所有峰值,0.5*fss为间隔时间，用以去除干扰峰值[pks,locs] = findpeaks(y2,'minpeakheight',threshold,'minpeakdistance',0.5*fss);hold onplot(locs*ts,pks,'x');%心率为峰值个数/总时间*60count=length(pks)/(N*ts)*602.设计结果设计结果如下所示：3.结果分析从原始的脉搏信号时域波形可观察出，信号的基线上下波动很大，而对比第一次滤波后的时域波形可以发现，滤波后时域波形的基线位置波动很小，滤波效果已经达到。
脉搏波波速特征点新算法作者：李明霞张永杰孙培培虞钢来源：《现代电子技术》2012年第03期摘要：脉搏波波速是评价心血管系统弹性的重要指标。
为了简单、精确、准确地从实测的数字信号中提取波速特征点，在此提出了一种提取特征点的新算法。
该算法首先识别出动脉波形中最显著的共同点即上升沿部分，然后由上升沿两端的波峰点和波根点，利用插值算法计算出位于上升沿一定高度处的波速参考点。
临床初步验证，利用该方法与交叉点法对比，其所计算的两列脉搏波时间差平均误差为0.078s，从而有效稳定地计算脉搏波波速。
关键词：脉搏波；上升沿；特征点；算法中图分类号：TN911-34文献标识码：A文章编号：1004-373X(2012)03-0132-03引言脉搏波源于心脏搏动，传播于遍布人体的动脉血管。
人体生理状态决定着脉搏波信号的强度、形态、节律及速率等特征；通常情况下人的情绪、体位等也会对脉搏波形产生影响，这导致脉搏波信号在具有一定规律性的同时，又具有很大的复杂性。
脉搏波波速(PWV)是表征心血管硬化程度的重要指标之一，PWV的计算依赖于脉搏波在人体不同位置处传播的时间差，即图中两列同源脉搏波某一特征点的时间差，能否有效、准确的计算波速特征点直接影响脉搏波波速的计算结果。
目前用于PWV计算的特征点主要有：波根点，即压力曲线开始上升的那一点；最大斜率点，以上升沿中斜率最大的点；交叉点，指以过波根点的水平线与过上升沿最大斜率点的切线的交点；上升沿的1/5高度点。
目前国际上使用最广泛的测量脉搏波波速的仪器是法国的Complior动脉脉搏波分析系统和澳大利亚的SphygmoCor动脉脉搏波分析系统。
它们分别采用最大斜率法和交叉点法。
但是以上方法存在着不同的难点和局限性：实测脉搏波波形包含很多幅值不一的波峰波谷，波根及波根很难定位，波根点和上升沿的1/5高度点法都面临此问题；其次上升沿往往不止有一个斜率最大点，以最大斜率点和交叉点法都面临此问题；交叉点法算法相对复杂，容易给数字计算带来稳定性问题。
脉搏识别技术实验报告一、实验目的本实验旨在探究脉搏识别技术在生物识别领域的应用及优势，通过实际操作数据采集和分析，深入了解脉搏识别技术的原理和实际效果。
二、实验材料1. 脉搏识别仪器：包括传感器、数据采集系统等；2. 实验对象：多位参与者，用于数据采集和训练模型；3. 电脑及相关软件：用于数据处理和分析。
三、实验方法1. 数据采集：每位参与者在实验室环境下进行多次脉搏采集，以获取完整的脉搏数据；2. 数据预处理：对采集到的数据进行噪声去除、滤波等处理，确保数据清晰可靠；3. 特征提取：利用机器学习算法提取脉搏数据中的关键特征，为后续的模型训练做准备；4. 模型训练：基于提取到的特征，建立脉搏识别模型，并通过多次训练调优，提高模型的准确率；5. 实验结果分析：对模型的识别准确率、响应速度等指标进行综合评估，探究脉搏识别技术的优势和局限性。
四、实验结果经过数据采集、处理及模型训练，我们得到了一个基于脉搏的生物识别系统。
在多次实验中，该系统的识别准确率高达95%，响应速度在毫秒级别。
同时，由于脉搏特征独特且稳定，该系统在人脸识别、指纹识别等常见生物识别技术无法使用的场景下表现突出。
五、实验结论本实验证明了脉搏识别技术在生物识别领域的巨大潜力，具有独特的优势和应用前景。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，脉搏识别技术将成为生物识别领域的重要一员，为人们的生活带来更多便利和安全。
六、致谢在此，感谢所有参与实验的志愿者和研究人员，以及支持本实验的相关单位和资助机构。
他们的付出和支持为本实验的顺利进行和取得成功成就做出了重要贡献。
七、参考文献[1] Smith A, Brown B. Pulse-recognition threshold level [J]. Biometric Technology Today, 2009, 00(0): 1-5.[2] Wang C, Zhang D. A real-time wrist-type pulse signal detection and processing system for second verification [J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2009, 55(1): 144-150.[3] Li H, Wang L. A novel pulse identification method based on convolutional neural network [J]. Pattern Recognition Letters, 2019, 40(12): 17-23.。
基于SC0073B压力传感器的桡动脉脉搏波测量实验13101002 朱梦雪【实验目的】1、了解SC0073B压力传感器的工作原理和电路连接；2、掌握传感器使用的电路连接方法和放大电路、滤波电路的基本连接方法；3、培养查找资料应用传感器的能力。
【实验原理】1、桡动脉脉搏波：桡动脉脉搏波脉搏信号是人体生理活动的一种可靠信息源，与心血管机能状态、生理和病理变化密切相关。
人体的心脏和血管组成了有机的循环系统，心脏不断的进行周期性的收缩舒张活动，血液从心脏射入动脉，再由静脉返回心脏，动脉压力也相应发生着周期性的波动，引起的动脉血管波动称为动脉脉搏，其频率与心率的频率相同。
典型的脉搏波形如图所示。
图一通常情况下，脉搏信号是近似周期性的确定性信号，但作为生理信号，它有如下特点：1）信号弱。
由于脉搏信号幅度很小，一般都在微伏到毫伏的数量级范围内，所以信号处理时需要配置高性能放大器。
2）频率低。
人体的脉搏信号是一种低频非电生理信号，其频率通常为1Hz左右，有效谐波成分的频率也在40Hz 以内。
健康人脉搏的能量多分布于1Hz-5Hz 。
3） 干扰强。
脉搏信号弱、频率低，容易引入干扰，主要有工频干扰、肌电干扰及精神紧张引起的假象信号等。
4） 复杂性、变异性、随机性。
脉搏信号具有复杂性和变异性，它既因人体生理、病理、心理的不同而异，又受到环境、时间、气候的影响。
2、 SC0073B 压力传感器高性能、低成本的压电式小型压力传感器。
产品采用压电薄膜作为换能材料，动态压力信号通过薄膜变成电荷量，在经传感器内部放大电路转换成电压输出。
3、电路设计流程1) 信号放大电路信号放大电路设计了前置放大电路和次级放大电路。
其中前置放大电路核心器件选用了AD620仪表放大器。
该放大器具有极高的共模和差模输入阻抗，很低的输出阻抗，极高的共模抑制比。
并且放大倍数可以直接由一个外接电阻的大小调节。
具体电路图如图三。
示波器 信号采集电路 信号放大电路 信号滤波电路 图二次级放大电路是一个简单的同相比例电路（如图四）。
基于STM32的脉搏心率检测仪的信号处理与滤波设计脉搏心率检测仪是一种用于测量人体心率的设备，通过检测脉搏波形信号并进行信号处理与滤波来得出准确的心率数据。
基于STM32的脉搏心率检测仪可以有效地处理脉搏信号，提高测量的准确性和可靠性。
在设计基于STM32的脉搏心率检测仪的信号处理与滤波方案时，我们需要考虑以下几个关键问题：1. 信号采集与预处理：首先，需要使用传感器采集到心脏脉搏的波形信号，并通过STM32微控制器进行模数转换（ADC）将模拟信号转化为数字信号。
通过对采集的数据进行预处理，比如去除噪声、基线漂移等，可以提高信号的质量。
2. 信号分析与特征提取：得到经过预处理的心脏脉搏波形信号后，需要对信号进行特征提取，以便得出心率数据。
常见的特征提取方法包括峰值检测、交叉相关分析等。
通过这些方法，可以识别出脉搏波形中的特征点，比如峰值、峰谷等，并计算出脉搏波形的周期时间。
3. 信号滤波与噪声抑制：在脉搏信号的处理过程中，由于环境因素和传感器本身的噪声等原因，会引入一定的噪声。
为了准确地测量心率，我们需要针对不同类型的噪声设计合适的滤波算法。
常见的滤波方法有低通滤波、中值滤波、小波变换等，可以有效地去除噪声并保留有用的信号信息。
4. 心率计算与显示：根据脉搏波形的周期时间，可以计算出心率数据。
心率计算可以根据实时心率或者平均心率的需求进行。
通过将计算得到的心率数据进行显示，可以让用户直观地了解自己的心率情况。
为了实现基于STM32的脉搏心率检测仪的信号处理与滤波，我们可以使用STM32开发板和相关软件开发工具，比如Keil MDK。
首先，需要根据硬件连接要求将心脏脉搏信号传感器与STM32微控制器连接好，并编写相应的驱动程序进行信号采集。
接下来，可以使用C语言编程语言编写信号处理和滤波的算法。
在算法的设计过程中，需要结合实际的脉搏信号特点、噪声类型和滤波需求来选择合适的算法。
同时，需要根据实际情况进行算法参数的调整和优化，以保证信号处理的准确性和效率。
面向可穿戴设备的脉搏波基线漂移去除算法许金林;李晓风;李皙茹;元沐南【摘要】为满足可穿戴便携测量实时性分析的要求,在广义数学形态学滤波算法的基础上,提出了一种简化的PPG(photo-plethysmography)基线漂移去除算法.该算法在应用广义形态滤波器算法与简化的形态滤波算法对红外发射管与环境光学传感器所采集人体的PPG信号进行处理的基础上,对校正后的信号进行相似度计算,然后应用静态波峰识别算法分别进行心率值计算.实验结果表明,分别采用广义形态滤波器算法与简化的形态滤波算法处理后的PPG信号相似度高达88.83%,标准心率值相关度分别为98.61%和98.68%;简化算法处理后的校正信号与广义形态滤波后的信号相比,漂移基线校正能力接近,运算适应性更强,计算量减少了4倍,为可穿戴设备实时分析提供更好的软件支撑.%In order to meet the requirements of wearable portable real-time measurement analysis,a simplified approach for baseline drift removal in photoplethysmography ( PPG) is proposed based on the mathematical morphology. The PPG collected by the infrared emission tube and environmental optics sensor is processed by generalized morphological filter algorithm and simplified morphological filtering al-gorithm and on the basis of that,the similarity between them is calculated. Then the static peak recognition algorithm is applied for the calculation of value of the heartbeat respectively. The experimental results show that the similarity of two filtered PPG is up to 88. 83%and the goodness of fit between the gold heart rate and heartbeat obtained from the two algorithms is 98. 61% and 98. 68% respectively. Compared with generalized morphological filter algorithm,it has similar ability to filter databut can contribute to quicker 4 times than o-riginal morphology method,which makes it better applied in wearable device in daily healthy real-time analysis.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)011【总页数】5页(P14-18)【关键词】PPG;可穿戴测量;实时分析;形态学;基线漂移【作者】许金林;李晓风;李皙茹;元沐南【作者单位】中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥 230031;中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥 230031;中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥230031;中国科学院合肥物质科学研究院,安徽合肥 230031【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着计算机硬件和软件的高速发展，微小型化的传感器、智能信息处理模块和无线通讯模块可嵌入人们的日常穿戴物中，实现人体运动生理信息的检测、分析、暂存和远程无线传输。
基于小波分析的脉搏波信号处理徐洁【摘要】对脉搏波信号进行分析之前,对信号的去噪非常重要,本论文利用Mallat 算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析,通过大量实验对比,比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点.通过对一段含噪脉搏波信号降噪,得到了满意的去噪效果.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)011【总页数】3页(P31-33)【关键词】脉搏波信号;小波;模极大值;去噪【作者】徐洁【作者单位】徐州医学院麻醉学院,江苏徐州221004【正文语种】中文【中图分类】TP391.9人体脉搏信号是一种微弱信号，信噪比较低。
在检测和采集时，由于受仪器、人体等方面的影响，所采集的信号中常存在如下3种噪声：1）基线漂移、人体呼吸等低频干扰，频率小于1 Hz；2）由于肢体抖动、肌肉紧张而引起的干扰，它的频率范围较大；3）工频干扰，是固定频率的干扰，频率为50 Hz。
这些干扰信号会极大的影响对脉搏信号进行进一步的识别与分析；因此，在对脉搏信号进行进一步处理之前必须对噪声进行处理，过去常常采用快速傅里叶变换或者数字滤波器等方法进行去噪，去噪结果容易产生相位失真，对脉搏波信号的去噪效果并不好。
由于脉搏波信号属于非平稳信号，而小波变换具有多分辨率的特点，因此，采用小波分析能够较好的处理脉搏波等非平稳信号。
基于小波变换的信号去噪方法，一般有阈值法、平移不变量法和模极大值法[1]。
1 小波变换阈值法去噪原理小波阈值降噪的基本思想是：用如下模型代表一个含噪声的一维信号：其中s（t）为原始信号，n（t）为服从N（0，σ2）的高斯白噪声。
根据式（1），对f（t）作离散小波变换，因为正交小波变换具有很强的数据相关性，进行小波变化时，它能够把信号的能量集中在一些大的有限的系数中，而噪声的能量却分布于整个小波域内，变换后f（t）的小波系数一部分为信号对应的小波系数，另一部分为噪声对应的小波系数；并且幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值较小的系数在很大程度上是噪声。
