首先提取ECG信号。人体体表提取心电信号目前技术比较成熟，尤其是单导联检测技术相当成熟，目前市面上比较成熟的集成芯片有AD8282、ads1191，封装体积极小，可以做到5mm以内，可以保证产品的便携性与准确性，其次提取PPG信号。

活动感知脉率算法项目 该项目包含2个主要部分： 第1部分-根据给定的训练数据开发脉率算法。 然后测试您的算法，看它是否满足成功标准。 第2部分-在临床应用中应用脉搏率算法，并计算更多具有临床意义的功能并发现医疗保健趋势。 介绍 许多用户期望他们的可穿戴设备的核心功能是脉搏速率估计。 连续脉搏频率估计可为佩戴者健康的许多方面提供信息。 运动过程中的脉搏率可以衡量锻炼强度，静息心率有时被用作心血管健康状况的总体衡量指标。 在此项目中，您将为腕戴式设备创建脉搏频率估计算法。 使用以下部分中的信息来通知算法的设计。 确保您的算法符合给定的规范。 脉搏速率估计的生理力学 通常使用PPG传感器估算脉搏率。 当心室收缩时，腕部的毛细血管充满血液。 PPG传感器发出的（通常为绿色）光被这些毛细血管中的红血球吸收，光电探测器将看到反射光的下降。 当血液返回心脏时，腕部中的红细胞吸收的光线就会减少，光电探

该程序用于查找 PPG 信号的峰值以估计每个周期的时间段。

glucose-PPG-data-set-main.zip

使用 PPG 数据估算 SpO2 水平和心率。 PPG 是在物体静止时测量的，因此不涉及移动伪影。 940nm/660nm

高血压患者需要定期到医院进行血压监测。 常规方法导致麻木。 该项目部署了在 MATLAB R2019a 软件中结合脉冲传输时间 (PTT) 技术处理的光电容积脉搏波 (PPG) 信号（指尖；耳垂）。 它在ThingSpeak网页（医师）和ThingView应用程序（患者）上显示了收缩压和舒张压。 PPG 在受试者（23 岁）运动前后（20 分钟）测量 10 次。 PTT 与血压之间存在相关性（标准误差 = ±0.006），并且在存在运动伪影时会升高。 该项目能够在遥远的地方测量血压，因此可以促进医疗保健技术的发展。

基于STM32和反射式光电容积脉搏波(PPG)技术设计了一种具有抗运动干扰特性的腕戴式心率计。由STM32产生的PWM波控制红外光源的开通或关闭。光电传感器采集到光强信号转换为电信号后经过I/V转换和信号放大及滤波电路，送入STM32作进一步处理，通过蓝牙4.0可以方便地将测得的心率参数发送到液晶屏上显示。采用LMS自适应滤波算法滤除PPG信号中运动干扰噪声。实验表明，该心率计在人体处于不同运动状态（静止、行走及跑步）下都有很高的测量准确率。

信道预测matlab代码袖带血压预测 该存储库托管使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。 使用机器学习方法进行特征提取和回归。 基于深度学习的回归。 入门： 克隆此仓库： git clone https://github.com/jeya-maria-jose/Cuff_less_BP_Prediction cd Cuff_less_BP_Prediction 资料集： 数据集： 该数据库由矩阵的单元格阵列组成，每个单元格都是一个记录部分。 在每个矩阵中，每一行对应一个信号通道： 1：PPG信号，FS = 125Hz; 指尖的光电容积描记器 2：ABP信号，FS = 125Hz； 有创动脉血压（mmHg） 3：ECG信号，FS = 125Hz; 来自通道II的心电图 用于我们的实验的UCI存储库中数据的处理后的版本： 根据Kauchee等人对阈值设置阈值后，已清理的文件夹包含BP记录。 2017年 GT包含基本事实SBP，DBP，MAP和类别编号（取决于阈值）。 忽略class列，因为该类列尚未用于论文中报告的任何实验。 数据文件夹是从UCI存储库中提取的全部数据。 基于特

bp_features_extraction 对同步采集的三个信号：PPG、ECG、BP进行特征提取的matlab程序

将任何包含PPG或ECG信号的.mat文件加载到该软件中。 该软件允许在用户友好的GUI中进行过滤，去趋势，重采样，峰值/基准点检测和PRV / HRV分析。 一旦进行了分析，可以将生成的图形全部导出到一个文件夹中，从而使您节省了进行研究的时间。