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基于联合稀疏谱重构的PPG信号降噪算法

发布时间:2018-01-17 21:37

  本文关键词:基于联合稀疏谱重构的PPG信号降噪算法 出处:《电子学报》2017年07期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 光电容积脉搏波 心率测量 稀疏信号重构 压缩感知


【摘要】:针对光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利用压缩感知方法,将PPG信号运动噪声去除过程建模为联合稀疏信号重构过程,并将该过程进一步建模为最优化模型,通过迭代寻优来获得该模型的最优解,结合谱减法,从而有效去除PPG信号中的运动噪声,降低噪声对PPG信号的影响.仿真分析表明,本文提出的算法能有效去除PPG信号中的运动噪声,获得较好的降噪效果.
[Abstract]:Aiming at the problem of data acquisition and noise reduction of photovolumic pulse wave (PPG) sensor. In this paper, a noise reduction algorithm for PPG signal based on joint sparse reconstruction is proposed, which constructs the spectrum matrix of PPG signal and acceleration signal in the same time period. The sparse feature of the spectrum matrix and the row sparse feature of the matrix are extracted, and the motion noise removal process of the PPG signal is modeled as the joint sparse signal reconstruction process by using the compression sensing method. The process is further modeled as an optimization model, the optimal solution of the model is obtained by iterative optimization, and the motion noise in the PPG signal is effectively removed by combining the spectral subtraction method. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively remove the moving noise from the PPG signal and obtain a better noise reduction effect.
【作者单位】: 浙江师范大学数理与信息工程学院;东北大学计算机科学与工程学院;
【基金】:浙江省自然科学基金(No.LY14F010008) 国家自然科学基金(No.61572023)
【分类号】:TN911.4;TP212
【正文快照】: 1引言随着智能手表、智能腕带、智能手环等可穿戴式智能设备的兴起,以及人们对健康状况的重视,基于光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器的PPG信号采集方法受到了工业界和学术界的广泛关注,相关技术已在工业界的可穿戴式智能设备中得到了应用[1-2].然而,PPG信号是

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10 王s,

本文编号:1438116


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