《表2 不同参考信号下的心率结果》

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《基于归一化最小均方差联合集合经验模态分解的运动状态下心率提取算法研究》

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对在阈值范围内的IMF分量进行重构得到PPG信号如图6所示，从图6中可以看出，消除了运动伪差、高频噪声和基线漂移后的信号更加光滑，主峰突出明显有利于心率的计算。本实验选择的24组PPG信号包含了低阻骑行、高阻骑行和步行三种运动状态，分别计算出每组数据的RR间期和CC间期及其皮尔逊相关系数，如表2所示。依次统计不同运动状态下的皮尔逊相关系数，结果分别为0.931±0.045、0.904±0.047、0.945±0.041。由此可知，在步行和低阻骑行时，降噪效果好；在高阻骑行时，降噪效果较差。