《表1 基于加速度传感器的平躺心率计算》

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《基于ADXL355加速度传感器的人体心率测量》

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由于心跳信号是个冲击信号，其频谱非常宽，本研究尝试使用无限冲击响应（infiniteimpulseresponse，IIR）滤波、有限冲击响应（finite impulse response，FIR）滤波和小波去噪等多种方法，但是滤波效果并不好，存在波形畸变和一致性差的问题。图4（b）为心电图和加速度值归一化并调整后绘制在一起的图形，可以看出每个心电R波后加速度信号伴随着一个心跳波形。心跳振动的完整周期内，存在数个类似心跳波峰宽度、高度的波形。文献[8]采用计算心跳信号能量包络对包络进行滤波，然后计算心跳频率的方法，有效降低了无效峰值点的问题。但是该方法对于本研究采集到的数据失效，如图4（b）中的方框所示，本实验中一个心脏波动周期会有2处峰值或者2个能量包络的出现。因此，本研究只使用时域分析方法，调用MATLAB软件中的findpeaks函数，寻找加速度心跳信号波谷值，结果如图4（c）所示，可以看出find-peaks函数能够找到每个心跳的波谷点。一般心跳第一个波谷值会低于第二个波谷值，特殊情况如图4（b）中圆圈所示，一个心跳周期内2个波谷值的大小相似，所以图4（c）寻找的波谷点会存在误差。波谷点出现位置统计见表1。为解决该问题，本研究采用连续3个心跳周期的平均值作为最终心率值，表1所示平均心率比较稳定。