zhn_666的博客

从皮肤表面获得的光容积脉搏波(PPG)信号为血容量波动提供了有价值的见解。随着对连续无创生理监测的兴趣日益浓厚，PPG已经引起了人们的广泛关注。然而，PPG信号经常受到各种形式的噪声的影响，阻碍了可靠的特征提取。稳健的数据预处理方法对于回顾性和实时分析都是至关重要的。现有的去噪方法，包括最近的机器学习技术，经常遭受实现挑战，计算效率低下和有限的可解释性三个问题。针对这一挑战，我们提出了一种新的PPG去噪算法。该算法使用来自31名患者的约81,015.99分钟或1360.27小时的PPG数据集进行评估。