针对家庭和社区医院对便携式监护仪的需求，本文采用TI公司的MSP430F6659和AFE4490芯片方案，设计了基于PPG（光电容积脉搏波描记法）信号的无创血氧饱和度测量终端。首先通过分析无创血氧饱和度的测量原理，进行了测量终端的硬件和软件设计，然后采用血氧模拟仪标定曲线，最后实现了血氧饱和度的连续测量和PPG信号的实时显示。对比测试表明本文设计的测量终端与国外领先设备的测量结果的相关性达到97%以上，具有较高的准确性。

关于ppg信号预处理和特征提取的代码仅供参考学习

想象未来几十年后的世界，您的孙子们可能不知道医院这个词，所有健康信息都是通过传感器远程记录和监测。想象您的家里配备了不同的传感器来测量空气质量、温度、噪声、光照和气压，并且根据您的个人健康信息，系统调整相关环境参数以优化您的家居环境。在实现美好未来的道路上，ADI公司处于一个独特的有利位置，通过提供相互补充的传感器、软件和算法来增加其在数字健康市场的份额。　　心率(HR)监测是许多现有可穿戴产品和临床设备的关键特性。这些设备一般测量光电容积脉搏波(PPG)信号，为获得该信号，须利用LED照射人体皮肤，然后用光电二极管测量血流引起的反射光强度变化。PPG信号形态与动脉血压(ABP)波形相似，这使

基于MUSIC的算法利用腕上光电容积 脉搏波(PPG)信号提供按需心率估算

NS_Repo1 从PPG信号中提取心率和呼吸率 Gittrial1.py这是我启动以了解Git存储库工作方式的文件。 New1.py [从PPG数据中提取心率和呼吸率]： 第一步是可视化数据。 我分别提取了两列，以便绘制数据并能够处理数据。 我对数据进行了初步的周期图分析，以查看原始数据中是否有任何可行的信息。 心率： 在意识到需要过滤数据之后，我试图启动一个带通滤波器，该滤波器将对频率进行滤波，该频率将使我们的频率处于可能的心率值范围内。 我选择的截止频率为：低截止频率= 2 Hz，高截止频率= 8 Hz，请牢记带通特性和所需的频率范围（60-200 Hz）。 我将滤波器应用于PPG数据，并绘制了原始信号和滤波后的信号。 我绘制了滤波后的数据的周期图，以获得与最大功率谱密度[PSD]相对应的频率。 我计算了与最大PSD相对应的频率并显示了它。 我使用特定频率计算了心率并显示了它

该程序用于查找 PPG 信号的峰值以估计每个周期的时间段。

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

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。

脉搏波信号分析，信号分解滤波，提取平稳及运动心跳特征

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。