「PPG信号处理——（6）脉搏波信号刺激前后RMSSD心率变异性研究」2025年10月23日

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分类专栏： PPG脉搏信号处理 文章标签： 信号处理
于 2025-10-23 15:51:19 首次发布
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一、引言

1.1 心率变异性的生理意义

1.2 脉搏波信号的生理特征

二、信号预处理理论框架

2.1 多级滤波体系设计

2.1.1 基线漂移去除

2.1.2 带通滤波处理

2.1.3 工频干扰抑制

2.2 零相位滤波技术

三、数学模型与计算方法

3.1 RR间期序列构建

3.2 RMSSD 指标计算

3.3 统计检验模型

3.4 波峰检测优化策略

3.4.1 初始峰值检测（统计阈值法）

3.4.2 峰值位置精修：

四、实验结果分析

4.1. 信号预处理效果

4.2 波峰波谷检测与 RMSSD 变化

4.3 统计检验结果

4.4 RMSSD 全局比较分析

4.5 特定刺激点 ΔRR 分布分析

五、实验结果分析

六、参考文献

一、引言

1.1 心率变异性的生理意义

        心率变异性（HRV）分析通过量化心跳间期（RR 间期）的波动特征，反映自主神经系统对心脏的调控功能。在生理信号处理中，脉搏波信号常被用于间接获取 HRV 指标，但其原始信号易受基线漂移、工频干扰、肌电噪声等影响，需通过多阶段预处理提升质量。RMSSD（连续相邻 RR 间期差值的均方根）作为 HRV 时域分析的核心指标，对副交感神经活性敏感，可有效量化刺激干预（如插管）前后的自主神经反应。

        本研究构建了 "信号预处理 - 特征提取 - 指标计算 - 统计验证" 的完整分析框架，核心目标包括：

  1. 通过多维度滤波技术去除脉搏波信号中的噪声成分；
  2. 精
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「EEG脑电信号处理——（1）多尺度神经电信号的形成机制、原理与关联性分析」2025年12月19日
12-19 529
本文系统性地综述了动作电位（Spike）、局部场电位（LFP）、皮层脑电图（ECoG）、头皮脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP） 及脑磁图（MEG） 的形成机制与物理原理。
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「ECG信号处理——（30）基于多级决策的ECG运动伪影去除算法与HRV分析」2025年12月18日
12-19 40
本文提出了一种基于多级决策的运动伪影去除算法，该算法采用三路径决策机制，根据运动强度自动选择最佳去噪策略，包括改进的小波去噪、RLS自适应滤波以及VMD+随机森林组合方法，用于穿戴式心电信号的运动伪影抑制与心率变异性分析，在保持QRS波完整性的同时有效去除运动伪影，并通过Pan-Tompkins算法实现准确的QRS检测和全面的HRV特征提取。
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「PPG 信号处理 ——(2) PPG信号中的四大干扰源与降噪技术研究」2025年12月17日
12-17 301
光电容积脉搏波（Photoplethysmography, PPG）是通过光学传感器检测皮下血容量变化的非侵入式生理信号，广泛应用于心率、血氧饱和度、血压趋势等监测。然而，PPG信号幅值微弱（通常仅为AC分量的1-2%），且采集环境复杂，使得信号极易受到内外部干扰，严重制约其临床准确性与可靠性。本文将深入剖析PPG信号处理中的五大干扰挑战，并提出相应的处理方案。
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「PPG信号处理——（1）光电容积脉搏波（PPG）信号的形成机制、原理与分析」2025年12月17日
12-17 429
        光电容积脉搏波(PPG)技术源于1938年Hertzman的发现，其通过检测组织内血液容积变化引起的光吸收或反射差异，来获取心血管系统的生理信息。该技术具有非侵入性、成本低廉、操作简便等突出优势。近年来，随着可穿戴设备的普及，对PPG信号深层信息挖掘的需求日益增长，本文将围绕PPG信号的形成机制、关键特征提取方法及其临床应用展开，重点剖析原始信号及其导数的定量分析指标，并探讨其在心血管健康评估中的价值与挑战。
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「ECG信号处理——（29）基于分层分类的ECG心律失常检测系统设计与实现」2025年12月16日
12-16 840
本文提出了一种基于分层分类架构的心电信号（ECG）心律失常检测系统。系统采用大类-小类的双层分类策略，结合多种机器学习算法与先进的信号处理技术，实现了对34种ECG心律失常的高精度检测。系统包含QRS波群检测、心率变异性（HRV）分析、时频域特征提取（17维特征）等核心模块，并通过随机森林、逻辑回归和支持向量机构建分类模型。实验结果表明，系统对的"室性心律失常"大类（示例数据）的检测准确率达到79.22%，对"5个早搏"小类（示例数据）的识别准确率为77.96%，显示出良好的分类性能。
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「PPG信号处理——（7）基于ECG与PPG信号融合的CNN血压预测模型研究」2025年12月15日
12-15 817
摘要：本研究提出一种基于心电信号(ECG)与光电容积脉搏波(PPG)双模态融合的连续血压预测方法。通过预处理和特征提取后，构建卷积神经网络(CNN)模型预测收缩压(SBP)、舒张压(DBP)和平均动脉压(MAP)。实验结果表明，双信号融合模型性能优于单一信号模型，SBP预测MAE为4.70mmHg(R=0.87)，DBP预测MAE为6.65mmHg(R=0.85)，MAP预测MAE为5.62mmHg(R=0.87)。该方法为可穿戴设备实现无创连续血压监测提供了有效解决方案。
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「PPG信号处理——（4）基于PPG-ECG 多模态生理信号预处理与特征提取方法研究」2025年11月2日
12-12 650
针对可穿戴设备采集的光电容积脉搏波（PPG）与心电图（ECG）信号易受运动伪影、环境干扰影响的问题，提出一套多阶段预处理与高精度特征提取方案。以 PPG-DaLiA 公开数据集为研究对象，通过稳健异常检测机制（均值 ±k 倍标准差 + 一阶差分 + 滑动窗口方差）、零相位带通滤波、动态阈值特征定位及严格窗口筛选，实现信号质量优化与关键特征提取。
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「ECG/PPG信号处理——（28）基于ECG与PPG信号融合的呼吸率检测算法研究」2025年12月10日
12-10 621
摘要：本研究提出一种基于心电（ECG）与光电容积脉搏波（PPG）信号融合的非侵入式呼吸率检测方法。该方法先对原始生理信号预处理去噪，再通过改进特征点检测算法提取呼吸调制信号，引入信号质量指数（SQI）驱动的动态加权融合策略实现智能融合。在 CapnoBase 数据集的实验表明，该方法与参考 CO₂信号相比平均绝对误差 1.94 次 / 分钟、均方根误差 3.27 次 / 分钟、相关系数 0.8197，具备良好临床应用潜力。
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「ECG信号处理——（27）ECG 信号基线漂移抑制方法对比：巴特沃斯高通与小波阈值去噪」2025年11月22日
11-22 355
本文对比了三种ECG信号基线漂移去噪方法：巴特沃斯二阶高通滤波、小波硬阈值去噪和小波软阈值去噪。通过模拟含基线漂移的ECG信号，从波形特征保留和量化指标（SNR、MSE、RMSE、P2P）两方面评估。结果表明：小波软阈值去噪综合表现最优（SNR=3.91dB，MSE=0.0144），能有效抑制漂移并保留QRS波群等关键特征；巴特沃斯滤波存在波形失真；小波硬阈值效果介于两者之间。建议临床ECG预处理优先采用小波软阈值去噪。
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「RESP/SPO2信号处理——（1）基于RESP和SPO2的缺氧负荷分析」2025年11月9日
11-09 681
本次分析通过标准化的呼吸事件检测、脱饱和面积计算及缺氧负荷评估流程，得到了可靠的量化结果。核心结论为：患者在监测时段内存在以低通气为主的呼吸异常，但缺氧累积效应较弱，缺氧负荷处于低风险水平，短期内对心血管系统及其他机体功能的潜在危害较小。从临床应用角度，该结果可为医生提供精准的缺氧量化依据，避免了传统 AHI 指标仅关注事件次数、忽略缺氧程度的局限性。
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「PPG信号处理——（5）基于 VMD 联合改进小波阈值的 PPG 信号去噪与心率检测算法」2025年11月4日
11-04 912
为解决光电容积脉搏波（PPG）信号受运动伪影、工频干扰影响导致心率检测精度下降的问题，本文提出 VMD（变分模态分解）联合改进小波阈值的去噪方法，基于 BIDMC 数据集构建处理流程，涵盖 ECG 信号预处理与 R 波检测、PPG 信号去噪及峰值检测，并通过跨模态对比验证。受试者 1 的 ECG 与 PPG 心率差异仅 0.3bpm（<5bpm），所检测的心率值与数据集标注的心率差值不超过1bpm。该方法可实现无创心率高精度检测，为可穿戴健康设备、临床生理分析提供支撑。
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「PPG信号处理——（9）基于PPG的脉象分析（脉诊仪）与中医诊疗研究」2025年10月31日
10-31 1120
针对传统中医脉诊主观性强、难以量化的问题，本文提出了一种基于多传感器融合的脉象智能分析与识别系统。系统采用三通道压力传感器阵列采集桡动脉寸、关、尺三部脉象信号，通过改进的峰值检测算法、时频分析方法和非线性动力学特征提取技术，实现了对20+种常见脉象的自动识别。结合中医理论建立了脉象-体质-脏腑功能的关联模型，提供了从数据采集到中医辨证的完整解决方案。
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「PPG信号处理——（8）基于多模态融合与智能决策的PPG运动伪影分层去除方法」2025年10月22日
10-22 1162
本文提出一种基于多模态融合的智能运动伪影去除算法，通过结合加速度计信号和 PPG 信号的时频域特征实现对不同强度运动伪影的自适应处理，该算法采用分层决策架构，根据运动强度特征值选择小波变换、递归最小二乘（RLS）自适应滤波或变分模态分解（VMD）等不同去噪路径，并通过随机森林模型进行智能决策，实验结果表明，该算法在不同运动强度下均能有效去除运动伪影，相关系数达到 0.97 以上，为可穿戴设备中的 PPG 信号处理提供了有效解决方案。
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「ECG信号处理——（26）模拟心电生成器与Pan-Tompkins算法检测R波」2025年9月24日
09-24 1241
本文系统介绍了ECG信号处理全流程方案，包括信号生成与噪声建模、多级噪声去除、QRS波检测和心率计算等关键环节。针对基线漂移、肌电干扰、工频干扰和突发尖峰等典型噪声，提出基于Butterworth滤波、陷波滤波和滑动窗口阈值检测的去噪方法。采用五步法实现QRS波精准检测，包括信号增强、波峰识别、动态阈值调整、漏检补偿和误检排除。通过对比模拟ECG信号与处理结果，验证了系统在60bpm心率下的检测精度（误差0.7bpm）和抗干扰能力，为临床ECG分析提供了可靠的技术方案。
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「ECG/EDA信号处理——（25）基于ECG心率变异性(HRV)与EDA皮肤电活动的生理状态分析」2025年9月19日
09-19 1366
本文提出了一种基于心电(ECG)心率变异性(HRV)和皮肤电活动(EDA)的多模态生理状态分析方法。通过MATLAB实现信号处理，结合Pan-Tompkins算法和功率谱估计等技术，提取HRV的时域、频域特征和EDA的SCL、SCR特征。实验对比分析休息(Marker1)和任务(Marker4)阶段的生理信号差异，结果显示任务阶段HRV的LF/HF比值升高，EDA的SCL均值和SCR计数增加，表明交感神经系统活动增强。
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「ECG/EEG信号处理——（24）基于ECG和EEG信号的多模态融合疲劳分析」2025年8月23日
08-23 1076
针对作业安全（如驾驶、精密操作）场景下的疲劳状态实时监测需求，本文提出一种基于心电（ECG）心率变异性（HRV） 与脑电（EEG）频段特征融合的疲劳检测方法。该方法通过 MATLAB 实现信号预处理、特征提取与综合评分，结合 PWelch 功率谱估计、Pan-Tompkins R 波检测等经典算法，量化分析 HRV 中的 LF/HF 比值与 EEG 中的 θ/α 比值，最终通过加权融合得到 0-1 区间的疲劳指数。实验表明，该系统可有效区分清醒、轻度疲劳、中度疲劳与严重疲劳四种状态，为多模态生理信号疲劳检测
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「ECG/PPG信号处理——（23）基于ECG和PPG信号的血压预测」2025年8月12日
08-12 1427
本研究旨在开发一种基于卷积神经网络（CNN）的无创血压预测模型，利用可穿戴设备采集的ECG（心电图）和PPG（光电容积脉搏波）信号，实现对收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和平均动脉压（MAP）的准确预测。通过数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，验证了融合ECG和PPG信号特征的模型在血压预测任务中的有效性。
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「ECG信号处理——（22）Pan-Tompkins & Findpeak 阈值检测 & 差分阈值算法——三种R波检测算法对比分析」2025年8月8日
08-08 1049
心电图（ECG）是临床诊断心脏疾病的重要工具，R波检测作为其中的关键步骤，其准确性直接影响后续的心律失常分析等诊断过程。本文档介绍三种 R 波检测算法及其性能评估。
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「ECG/RESP信号处理——（21）基于Pan-Tompkins和随机森林（RF）的睡眠呼吸暂停检测算法」2025年7月4日
07-04 1319
基于Pan-Tompkins和随机森林（RF）的睡眠呼吸暂停检测算法。使用Pan-Tompkins算法，首先进行心电信号预处理， 匹配QRS波群心率进行后处理和重采样。使用随机森林分类算法，随机选择样本和特征，构建决策树和随机森林，最后进行睡眠呼吸暂停检测分类。
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「ECG/RESP信号处理——（20）基于心电和呼吸的因果分析模型」2025年7月2日
07-02 1172
        预测因果关系方法能观察到因果系统中相互作用的同时性和相互性 [1]。利用经验模态分解，因果相互作用在特定时间尺度上编码为瞬时相位依赖，当因果相关的内在成分从效应中去除时，这种相位依赖就会减少。最后揭示模型和实际心率-呼吸系统中因果相互作用的关键模式。
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