用卷积滤波器matlab代码使用深度学习网络对PPG进行降噪 DenoiseDeepPPG是高级可穿戴技术中心（CWAT）项目的成果之一。 该特定部分着重于消除在光电容积描记术（PPG）信号的测量过程中产生的噪声伪影。 所使用的信号是使用（）的alogorithm提示生成的。 对于降噪器，我们使用了包含16个卷积层的完全卷积网络的层。 前15个卷积层是3层的组，重复5次，滤镜宽度分别为9、5和9，滤镜数量分别为18、30和8。 最后一个卷积层的过滤器宽度为129，过滤器为1。 对于DenoiseDeepPPG，已将Matlab的代码改编为可与生成的PPG信号一起使用，已将代码改编为 该项目能够从生物医学应用中使用的PPG信号中去除高水平的噪声。 该项目已使用Matlab 2021。 创建PPG综合数据集 为了创建数据集，我们使用了Qunfeng Tang等人发表的著作（``PPGSynth：用于合成常规和不规则光电容积描记波形的创新工具箱''），这项工作基于使用两个高斯函数（）的光电容积描记图生成。 在此基础上，我们修改了原始代码以生成具有高斯噪声的相同信号，以便用作降噪器的输入。 从

HeartPy-Python心率分析工具包 喜欢HeartPy？ 别忘了留下星星！ 结构更新 HeartPy V1.2已着陆！ 现在，该软件包的结构已重新设计为单独的模块，以准备进行下一个重大更新，该更新将具有许多分析扩展功能，并为HeartPy的GUI迈出了第一步。 HeartPy一直在稳定增长，并已变得混乱不堪，难以保存在一个文件中。 API保持不变。 “示例”文件夹已添加到存储库中，并将很快展开。 现在有两个笔记本，说明如何分析来自智能手表和智能环的ppg信号。 增加了对色盲的支持，请参阅 安装 python setup.py install 另外，我们也在PIP上： python -m pip install heartpy 而已！ 请注意，Github始终具有最新版本。 文献资料 官方文档在线！ Python 2.7 该模块可以编译并在Python 2.7上正常运行，但

提取脉搏波最高点最低点和周期。

脉搏波信号分析，信号分解滤波，提取平稳及运动心跳特征

tinyPulsePPG：ATTiny85脉搏血氧仪带光电容积描记（PPG）显示

针对当前光电容积描记法测量血压方法复杂，不适用于低功耗可穿戴设备的问题。文中在脉搏波时域特征参数法的基础上，提出了一种基于单路光电容积脉搏波（Photoplethysmography，简称PPG）的连续血压检测算法。选用MAX30102脉搏波传感器采集PPG信号，对脉搏波依次进行均匀滤波、周期分割、基线校准和归一化后，识别脉搏波的特征点并计算特征值。进而以特征值探究与血压之间的关系，建立血压回归模型。试验结果表明，该方法与充气式电子血压计的一致性较好，测量误差符合美国医疗器械促进学会（AAMI：Association for the Advancement of Medical Instrumentation）标准差不大于8 mmHg的范围。