使用 PPG 的心率/SpO2：使用 PPG（光电容积描记图）估算心率和 SpO2 水平-matlab开发

光电容积描记图（PPG，Photoplethysmography）是一种无创光学技术，常用于监测血流动力学参数，如心率（HR）和血氧饱和度（SpO2）。本教程将深入探讨如何使用 MATLAB 开发工具来处理 PPG 信号并提取这些关键生理指标。 心率（HR）是心脏每分钟搏动的次数，是衡量心脏工作状态的基本参数。PPG 信号由光吸收或反射的变化产生，当血液容量随心脏周期变化时，这种变化会体现在皮肤下的血管中。通过分析 PPG 波形的周期，可以计算出心率。 SpO2 血氧饱和度是指血液中氧气与血红蛋白结合的比例，是评估呼吸系统和循环系统功能的重要指标。在 PPG 信号中，血氧饱和度可以通过红光（660nm）和红外光（940nm）的吸收差异来估算。血红蛋白对这两种波长的吸收不同，特别是在低氧状态下，红外光的吸收变化更为显著。 在 MATLAB 中，处理 PPG 信号的一般步骤如下： 1. **数据预处理**：读取 PPG 数据，可能需要进行滤波以去除噪声。MATLAB 提供了多种滤波器，如 Butterworth、Chebyshev 或巴特沃斯滤波器，用于消除高频噪声和低频漂移。 2. **信号质量评估**：检查 PPG 信号的质量，确保数据的可靠性。这可能涉及到去除异常值、平滑处理和检测信号幅度的稳定性。 3. **脉冲检测**：寻找 PPG 信号中的峰值，这些峰值对应于心脏搏动。可以使用峰值检测算法，如基于阈值的检测或基于导数的检测方法。 4. **心率计算**：确定脉冲之间的间隔，然后转换为心率。可以使用时间差除以60来得到每分钟的心跳数。 5. **血氧饱和度估算**：通过双波长法，比较660nm和940nm的信号强度比值，利用已知的光学特性模型来计算 SpO2。这通常涉及到建立一个校准模型，然后将未校准的信号比例与模型对比。 6. **结果验证**：通过与标准设备（如脉氧仪）的对比，验证计算出的心率和 SpO2 的准确性。 在提供的 `PPG_HR_SpO2.zip` 文件中，可能包含了 PPG 数据文件、MATLAB 脚本以及用于演示和测试的示例代码。学习这个项目，你可以了解到如何使用 MATLAB 实现这一系列处理步骤，从而理解 PPG 信号处理和生理参数估计的核心概念。通过实际操作，你将加深对生物医学信号处理和数据分析的理解，并能够应用到其他相关领域。