PyTorch项目交接困难？用Miniconda-Python3.9生成environment.yml
2025/12/30 16:37:47
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🔥内容介绍
在生物医学信号处理领域，心率（HR）和呼吸率（RR）的精准提取是健康监测、疾病预警等应用的核心基础。基于数字带通滤波器的提取方案，凭借其对特定频率信号的选择性筛选能力，成为低成本、高可靠性的经典技术路径。该方案通过针对性设计滤波器参数，从混杂噪声的原始生理信号中分离出心率相关的脉搏波信号和呼吸相关的胸腹部起伏或气流信号，实现HR与RR的精准量化，为后续健康评估提供可靠数据支撑。
要实现HR与RR的精准提取，首先需明确二者对应的生理信号频率范围，这是数字带通滤波器参数设计的核心依据。从生理特性来看，正常成年人静息心率对应的信号频率范围为0.5~4Hz（对应心率30~240次/分钟，覆盖静息、运动等多种场景），而正常呼吸率对应的信号频率范围为0.1~0.5Hz（对应呼吸6~30次/分钟）。基于这一频率划分，可设计两组独立的数字带通滤波器，分别适配HR和RR提取需求，避免不同生理信号之间的相互干扰。
数字带通滤波器的设计与实现是提取流程的关键环节，常用的滤波器类型包括FIR（有限长单位冲激响应）滤波器和IIR（无限长单位冲激响应）滤波器。FIR滤波器具有线性相位特性，能够避免信号相位失真，这对于保证心率、呼吸率信号的时序准确性至关重要，其设计可采用窗函数法（如汉宁窗、汉明窗）或频率采样法；IIR滤波器则具有更高的滤波效率，计算复杂度较低，适合资源受限的便携式监测设备，常用切比雪夫I型、巴特沃斯等类型。在实际应用中，需根据硬件资源、实时性要求和精度需求选择合适的滤波器类型，例如便携式智能手环等设备可优先选用IIR滤波器，而医疗级精准监测设备则更适合采用FIR滤波器。
基于数字带通滤波器的HR与RR提取流程主要包含四个核心步骤：原始信号采集、预处理、带通滤波分离以及HR/RR计算。第一步原始信号采集，可通过光电体积描记（PPG）技术采集脉搏波信号（用于HR提取），或通过压力传感器、加速度传感器采集呼吸运动信号（用于RR提取），采集过程中需保证采样频率满足奈奎斯特准则，通常设置采样频率为20~100Hz，确保覆盖HR和RR的信号频率范围。第二步预处理，主要包括去直流分量、去除高频噪声（可通过低通滤波初步处理）和基线漂移校正，其中基线漂移多由人体运动、传感器接触不良等因素导致，可通过高通滤波或趋势消除算法实现，避免基线漂移对后续滤波效果的影响。
第三步带通滤波分离，将预处理后的信号分别输入HR专用带通滤波器（0.5~4Hz）和RR专用带通滤波器（0.1~0.5Hz），实现心率信号与呼吸信号的精准分离。例如，对PPG原始信号进行0.5~4Hz带通滤波后，可得到纯净的脉搏波周期性信号；对加速度传感器采集的胸腹部运动信号进行0.1~0.5Hz带通滤波后，可提取出呼吸运动的周期性波形。第四步HR与RR计算，通过对滤波后的周期性信号进行峰值检测（如采用阈值法、斜率法），统计单位时间内的峰值数量，即可得到对应的心率和呼吸率。例如，在1分钟时长的滤波后脉搏波信号中检测到75个峰值，则心率为75次/分钟；检测到18个呼吸信号峰值，则呼吸率为18次/分钟。
该提取方案在实际应用中需关注滤波器性能优化与抗干扰设计。一方面，滤波器的阶数选择需平衡滤波效果与计算复杂度，阶数过高会增加计算负担，降低实时性，阶数过低则无法有效抑制噪声；另一方面，针对运动干扰、电磁干扰等复杂环境干扰，可采用自适应滤波结合数字带通滤波的组合方案，通过自适应滤波器动态抵消干扰信号，再通过带通滤波器分离HR和RR信号，进一步提升提取精度。例如，在运动状态下的心率监测中，通过加速度传感器采集运动干扰信号，输入自适应滤波器与PPG原始信号进行滤波处理，抵消运动干扰后再通过带通滤波器提取心率信号，可有效降低运动对HR测量精度的影响。
自适应波束成形算法与数字带通滤波器在信号处理领域均扮演着重要角色，前者侧重空间域的信号增强与干扰抑制，后者侧重频率域的信号筛选与分离。而基于数字带通滤波器的HR与RR提取技术，凭借其原理简洁、实现成本低、可靠性高的优势，在健康监测领域展现出广阔的应用前景。在实际应用中，需结合具体应用场景（如便携式监测、医疗级监测）的需求，优化滤波器参数设计，结合预处理、抗干扰等辅助技术，实现HR与RR的精准、实时提取，为健康管理提供有力支撑。
展望未来，基于数字带通滤波器的HR与RR提取技术将朝着多技术融合的方向发展。一方面，可与机器学习、深度学习技术结合，通过神经网络优化滤波器参数设计，实现滤波器的自适应动态调整，适配不同人群（如老年人、儿童、运动员）的生理信号特性差异；另一方面，可与多传感器融合技术结合，整合PPG、加速度、温度等多维度传感器数据，通过数字带通滤波器分别提取各传感器中的HR、RR相关信号，再通过数据融合算法提升测量精度。此外，随着可穿戴设备硬件性能的提升，数字带通滤波器的硬件实现将更加高效，结合低功耗设计，可进一步拓展其在便携式、长时程健康监测设备中的应用场景。
在具体应用落地方面，该技术的优化将推动更多健康监测产品的创新。在智能穿戴领域，可实现运动状态下的精准心率、呼吸率实时监测，为运动健身提供科学指导；在医疗健康领域，可集成到远程医疗监测设备中，对慢性病患者（如心脏病、哮喘患者）的心率、呼吸率进行长时程监测，及时发现异常体征并预警；在养老服务领域，可融入智能养老设备，实现对老年人生命体征的无创监测，提升养老服务的智能化水平。同时，随着信号处理算法的不断优化和硬件技术的迭代，HR与RR提取的精度、实时性和稳定性将持续提升，进一步推动健康监测技术向精准化、个性化、智能化方向发展。
随着科技的不断进步和全民健康意识的提升，基于数字带通滤波器的心率、呼吸率提取技术，作为健康监测的核心支撑技术之一，必将突破传统应用局限，与更多前沿技术深度融合，为精准医疗、智能健康管理、万物互联健康监测等领域的发展提供核心动力，推动健康监测技术迈向更精准、更高效、更便捷的新阶段。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [HR,RR,hrFlt,rrFlt] = MZI_Extraction(PVDFdata)
%MZI Extract HR and RR from Mach–Zehnder interferometer
% load data from excel file
% col 1 is reference signal
% col 2-4 are phased sensor signal
sen1 = PVDFdata(1:end,1);
sen2 = PVDFdata(1:end,2);
sen3 = PVDFdata(1:end,3);
% length of data array
L = length(sen1);
% sample frequency, either 5kHz or 1kHz
Fs = 5000;
% sample period
T = 1/Fs;
% demoduation on phased signal
sen = (sen1+sen2+sen3)/3;
a = sen1-sen;
b = sen2-sen;
c = sen3-sen;
d = diff(a)*Fs;
e = diff(b)*Fs;
f = diff(c)*Fs;
g = a(1:end-1).*(e-f);
h = b(1:end-1).*(f-d);
i = c(1:end-1).*(d-e);
z = g+h+i;
m = a.^2+b.^2+c.^2;
u = z./(m(1:end-1));
demodArray = -cumtrapz(u);
% bandpass filter for HR
% acceptance range 0.83Hz to 2.5Hz
% sampling range 5kHz or 1kHz, depends on data array
hrFlt = bandpass(demodArray,[0.83 2.5],Fs);
% bandpass filter for RR
% acceptance range 0.14Hz to 0.58Hz
% sampling range 2.5kHz or 0.5kHz, depends on data array
rrFlt = bandpass(demodArray,[0.14 0.42],Fs/2);
% FFT on HR filtered sensor signal
hrY = fft(hrFlt);
hrP2 = abs(hrY/L);
hrP1 = hrP2(1:L/2+1);
hrP1(2:end-1) = 2*hrP1(2:end-1);
hrf = Fs*(0:(L/2))/L;
% FFT on RR filtered sensor signal
rrY = fft(rrFlt);
rrP2 = abs(rrY/L);
rrP1 = rrP2(1:L/2+1);
rrP1(2:end-1) = 2*rrP1(2:end-1);
rrf = Fs*(0:(L/2))/L;
% calculate HR based on filtered sensor signal
[~, hrfL] = max(hrP1(2:200));
fHR = hrfL*Fs/L;
HR = 60/(1/(fHR));
% calculate RR based on filtered sensor signal
[~, rrfL] = max(rrP1(2:200));
fRR = rrfL*Fs/L;
RR = 60/(1/(fRR));
end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化
电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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