血氧仪心跳信号的数据处理教程

血氧仪通过光电容积描记（PPG）技术采集心跳信号，原始数据往往杂乱无章，直接绘制会出现跳动、抖动，影响心率和血氧计算精度。本文将以实例讲解如何对硬件采集的心跳数据进行 归一化、滑动滤波、缓冲池处理，实现平滑、连续且易分析的数据流。

1. 原始数据的问题

硬件一次通常会发送多组数据，可能存在以下问题：

• 信号幅度差异大

  • 不同人的血管弹性、皮肤厚度、手指位置都会影响光电信号幅值。

• 信号噪声多

  • 光学噪声、电路噪声或手指微动会导致信号抖动。

• 折线图更新跳动

  • 一次多组数据直接绘图，折线图会“跳动+停顿”，不连续。

针对这些问题，我们可以通过 缓冲池、滑动滤波和归一化 来优化数据处理。

2. 缓冲池（Buffer）的作用

缓冲池是一个临时存储区，用于平滑数据流：

• 硬件批量数据暂存

  • 硬件一次可能发送 5~10 个采样点，将其存入缓冲池，而不是直接绘图。

• 按固定步长或时间间隔取数据绘图

  • 例如每 50 ms 取 1 个数据点更新折线图，避免跳动。

• 支持滤波和归一化操作

  • 可以在缓冲池中对数据做滑动滤波和归一化，再绘制图像。

类比：缓冲池就像水管中的水箱，硬件一次泵来一大口水（批量数据），水箱缓冲后均匀送出，折线图平滑滚动。

3. 滑动滤波（Moving Average Filter）

滑动滤波是一种简单有效的低通滤波方法，用于去除高频噪声和平滑信号：

• 原理： 对当前点及前 N 个采样点求平均。

• 公式示例：

• 作用：

  1. 平滑信号，减少抖动

  2. 提高心跳峰值检测准确性

  3. 去除瞬时异常点（毛刺）

4. 归一化（Normalization）

归一化用于将信号幅值映射到统一范围（如 0~1 或 -1~1）：

• 作用：

  1. 消除个体差异

  2. 提高峰值检测与算法稳定性

  3. 便于设置阈值和进行后续计算

• 公式示例（Min-Max 归一化）：

对血氧仪心跳数据，归一化后峰值统一到固定范围，便于算法处理。

5. 数据处理流程示意

结合缓冲池、滑动滤波和归一化，处理流程如下：

硬件采集 → 批量发送 → 写入缓冲池 → 按固定步长取数据 → 
滑动滤波 → 归一化 → 折线图更新 & 心率/血氧计算

• 优点：

  1. 折线图平滑连续，不跳动

  2. 波形噪声降低，心跳峰值明显

  3. 数据幅值统一，计算更稳定

6. 小结

在血氧仪心跳数据处理中：

方法	作用
缓冲池	平滑数据流，解决折线图跳动问题
滑动滤波	去噪、平滑信号，提高峰值检测精度
归一化	统一幅值范围，消除个体差异，方便算法处理

结合这三步，硬件采集的心跳数据可以平滑、连续地显示和计算