摘 要

随着社会的快速发展，当人们丰衣足食之后，对健康的渴求显得越来越强烈，健康将成为新世纪人们的基本目标，追求健康成为所有人的时尚。人人都希望自己健康、长寿、高质量的生活。在这种背景下，能够实时监测身体状态的穿戴式医疗设备变得越来越重要。基于反射式光电容积脉搏波描记法（PPG）的心率监测仪就是一种穿戴式医疗设备，但是在心率信号采集中存在运动噪声的干扰，所以它对抗干扰能力的要求是非常高的，所以本文的目的就是针对穿戴式心率计的抗干扰能力设计一个运动噪声滤波器来滤除心率信号的运动噪声。

为了能够采集到人体在各种情况下的心率情况，所以需要对采集的PPG信号进行相应的处理。其中PPG信号中存在的运动噪声主要为运动伪迹，但是在对PPG信号进行运动干扰滤波时，还要对信号进行预处理，因为PPG信号中还存在高频和工频的噪声的干扰。在预处理完信号后，对于运动伪迹采用自适应滤波器来滤除，自适应滤波器的运动噪声参考信号使用三轴加速度计来获取。

最后利用MATLAB设计滤波器并进行仿真实验，发现滤波器能够把人体在不同情况下（静止，走路，跑步）采集的PPG心率信号进行运动噪声滤波。

关键词：滤波器，运动噪声，光电容积脉搏波描记法，自适应滤波器

Abstract

With the rapid development of society, when people have ample food and clothing, is playing a more and more strong desire for health and health will become the new century the fundamental goal of people, the pursuit of health become everyone's fashion. Everyone wants to live a healthy, long and high-quality life. In this context, wearable medical devices that monitor the state of the body in real time become more and more important. Based on the reflection type photoelectric volume pulse wave tracing a heart rate monitor (PPG) is a kind of wearable medical devices, but in the heart rate signal acquisition movement noise interference, so it against interference ability request is very high, so the purpose of this article is aimed at the anti-interference ability of the wearable heart rate meter design a motion noise filter to filter out the movement of the heart rate signal noise.

In order to be able to collect the heart rate of the human body in various situations, it is necessary to deal with the collected PPG signal accordingly. The PPG signal noise is mainly for the movement of artifact, but in the PPG signal interference filter, and the signal preprocessing, because there are high frequency in PPG signal and the noise of the power frequency interference. After the signal is preprocessed, the adaptive filter is used to filter the motion artifact, and the motion noise reference signal of the adaptive filter is obtained by using the triaxial accelerometer

The final design of the filter to make use of the MATLAB simulation experiment, found that the filter to the human body under different circumstances (stationary, walking, running) movement with the PPG heart rate signal of noise filtering.

Key words: filter, motion noise, photoelectric volume pulse wave tracing, adaptive filter.

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外现状 1

1.3 论文研究目的及内容 2

1.3.1 研究目的 2

1.3.2 研究内容 2

第二章 系统结构和PPG技术原理 4

2.1整体滤波器框图 4

2.1 PPG原理 6

第三章 PPG信号与滤波分析 9

3.1 PPG信号中存在的干扰 10

3.2 高频和工频信号滤波设计 11

3.3运动噪声干扰滤波设计 15

3.3.1 自适应滤波器电路设计 15

3.3.2自适应滤波器算法的结构 17

3.3.3最小均方自适应算法 19

第四章 实验结果与分析 21

第五章 总结与展望 23

参考文献 24

致谢 26

第一章 绪论

研究背景

所谓可穿戴医疗器械，系指可戴在手腕上、挂于腰间或者穿在身上的一些生命体征监测仪器。计步器是一种最原始的可穿戴监测产品。后来，医疗器械研发人员在计步器的基础上开发出能自动测量血压、心率、血糖的腕表型可穿戴医疗器械。

据中国产业调研网发布的2017-2022年中国可穿戴医疗设备行业现状分析与发展趋势研究报告显示，近两年，可穿戴医疗器械研发程度不断提高，国外数百家医疗器械厂商都加入了开发可穿戴产品的大军中，其中欧姆龙开发上市了手镯型自动计步器兼心率监测表，GE、西门子都开发了腕表型血糖检测仪，美敦力推出了可测定多种生命体征数据的腕表型产品。在欧美地区，可穿戴医疗器械的零售价格在几十美元到上百美元之间，能够被大多数消费者接受。基于 PPG（Photoelectric plethysmo graphy，光电容积脉搏波）原理的可穿戴式心率监测装置就是一种常见得穿戴医疗设备，它基本能够完成对心跳速率、容积脉搏波波形的实时和长时间测量，虽然其监测结果不能实现心率变化的精准描绘，但是基本上可以以此为依据判断心率是否正常，患者因此可以调整自己的运动，根据结果考虑是否要去医院进行专业检查，这样可以大大减少疾病的发生和提高身体健康素质。

国内外现状

随着社会的快速发展，人们对健康的要求越来越高，所以能够时刻监测身体状况的穿戴式仪器也越来越受到人们的青睐。经过专家和学者的调查研究发现运动伪迹对PPG 信号质量的影响很大，所以如何将采集到的PPG信号进行滤波处理是穿戴式心率计能否良好工作的重点。首先，因为运动噪声信号的频率与采集的信号频率相似，所以这次设计不能采用传统的噪声滤波器，。经典的滤波算法包括维纳滤波，卡尔曼滤波，这些滤波算法都需要对输入信号的相关系数，噪声功率等参数进行估计，而实际中很难实现这些参数的准确估计，而这些参数的准确估计直接影响到滤波器的滤波效果。另一方面，这两类滤波器一般设计完成，参数便不可改变，实际应用中，希望滤波器的参数能够随着输入信号的变化而改变，以取得较好的实时性处理效果。为了弥补传统滤波算法的不足，满足信号处理的要求，又发展了自适应滤波。自适应滤波器最大的优点就是可以根据干扰信号调整自己的滤波器参数，有效滤除 PPG 信号中的运动噪声。Tamura T 等人通过对 PPG 信号的实验也证实了自适应滤波器能够完美的滤除运动噪声得到实际的心率信号。

自适应滤波器中最重要的就是算法，对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，算法根据优化方式不同又分为最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。在对这两种算法的研究中发现其不同的特点：RLS 算法具有收敛时间快、稳定性高等特点，但是硬件要求比较高；LMS 算法它的运算时间短，计算复杂度低。根据实际情况和要求，所以在本次设计中采用LMS算法。

论文研究目的及内容

1.3.1 研究目的

穿戴式心率计需要解决的首要问题就是滤除运动干扰噪声，而运动干扰噪声的频谱与心率信号的频谱重叠，本设计设计一个运动噪声滤波器来滤除心率信号的运动噪声和PPG信号中的工频和高频信号的干扰。在人体不同的运动情况下，经过滤波器后能够得到实际的心率变化波形图。

1.3.2 研究内容

在理解运动干扰信号的种类的基础上，提出消除运动干扰的方法。在分析不同类型容积脉搏波的波形特征基础上，借助MATLAB环境设计滤波器。

对于 PPG 信号中存在的高频及工频噪声采用软硬件结合的方法来滤除，在PPG信号采集后，由于心率信号为低频信号，所以先把信号放大，再经过AD模拟转换把模拟信号转换为数字信号并采集到微控制器进行低频数字滤波，把滤出后的PPG直流分量反馈到输入端。PPG中的运动干扰由可以根据干扰信号调整自己的滤波器参数的自适应滤波器来滤除，自适应滤波器中的运动噪声干扰参考信号由三轴加速度测量，把测量到的参考信号输送至自适应滤波器，由滤波器自己调整得到最后的心率参数。

本文结构如下：

第一章：对穿戴式心率计现状和发展进行分析和研究，对运动噪声的滤除结合国内外的研究现状进行阐述、分析和对比，同时提出了本文的研究目的。

第二章：分析PPG技术的原理，结合PPG技术对容积脉搏的波形进行分析。

第三章：分析PPG信号，提出运动噪声的问题，并设计滤波器，设计自适应滤波器的算法。

第四章：自适应滤波器的框图设计。

第五章：实验结果分与验证。

第六章：总结。

第二章 系统结构和PPG技术原理

2.1整体滤波器框图

1. 光电传感器：光电传感器的作用是检测人体被测部位反射的红外光强度并把光信号转化为电信号传输给电路。
2. I/V转换电路：由于光电传感器传输的电信号是较小的电流信号，对电流信号的滤波和放大处理比较困难，所以必须通过I/V转换电路把电流信号转换为比较容易处理的电压信号。同时该电路还具有放大作用。
3. 放大滤波电路：将经I/V转换电路转换放大后的PPG信号进一步放大并滤波。这是因为PPG信号中的心率信号的交流分量非常的小，虽然经过了I/V转换电路放大，但心率信号幅值仍然较小，所以在之后还需要进行二次放大。
4. 微机控制器：由于PPG信号中还存在直流分量，直流分量的放大会使运算放大器饱和，致使直流分量淹没有用的交流分量，导致交流分量不能被有效放大。所以在I/V转换电路和放大滤波电路工作过程都需要把输出通过A/D转换采集到微控制器中，通过数字滤波方法，滤出PPG信号中的直流分量，再通过D/A转换器将直流分量反馈到各个电路的输入端，从而有效的消除直流分量，放大交流分量。微机控制器中还有低通滤波器，可以滤除PPG信号中的高频干扰和工频干扰。对运动噪声信号的滤除也是在微机控制器中利用自适应滤波器完成。
5. 三轴加速度计：三轴加速度计可以实时测量被测部位的加速度数据，将测得的加速度数据作为被测部位运动干扰噪声信号的参考信号，并送入微控制器中。

2.1 PPG原理

当光照透过皮肤组织然后再反射到光敏传感器时光照有一定的衰减的。像肌肉、骨骼、静脉和其他连接组织等等对光的吸收是基本不变的（前提是测量部位没有大幅度的运动），但是血液不同，由于动脉里有血液的流动，那么对光的吸收自然也有所变化。当我们把光转换成电信号时，正是由于动脉对光的吸收有变化而其他组织对光的吸收基本不变，得到的信号就可以分为直流DC信号和交流AC信号。提取其中的AC信号，就能反应出血液流动的特点。我们把这种技术叫做光电容积脉搏波描记法PPG。2.2 不同容积脉搏波的波形的分析

人体的血管外周阻力、血管壁弹性和血液黏度等生理因素决定了人体的容积脉搏波的波形特征，而这些生理因素与人的年龄及心血管健康状况紧密相连，所以，不同年龄的人具有不同容积脉搏波的波形特征，可分为以下三类：

1. 低阻型容积脉搏波。针对年轻人或者运动员等，血管壁弹性好，血管外周阻力低，测得的容积脉搏波称为低阻型容积脉搏波，使用心率计测量一名健康年轻人所得的低阻型容积脉搏波如图2-1所示，图2-1（a）为静止状态下测得的容积脉搏波波形，图2-1（b）为运动状态下测得的容积脉搏波波形。由图可以看出，低阻型容积脉搏波的特征是：上升与下降的分支都比较陡峭，所以形成高且尖的主波，由于反射波的低速度，潮汐波并不明

图2-1 低阻型容积脉搏波波形图

显，而回流到主动脉瓣的血液流动强度高，这就表明，重搏波波峰C和波谷是明显的。

1. 中阻型容积脉搏波。对应健康的中青年人，血管壁弹性、血管阻力适中，测得的容积脉搏波称为中阻型容积脉搏波，如图2-2所示，图2-2（a）为静止状态下测得的容积脉搏波波形，图2-2（b）为运动状态下测得的容积脉搏波波形。中阻型容积脉搏波的特征是：上升和下降的分支较平坦，所以主波变平坦。反射波的速度升快，所以潮波B变得明显，相反，重搏波波峰C和波谷D变得存在但是不明显。

图2-2 中阻型容积脉搏波波形图

（3）高阻型容积脉搏波。对应血管壁弹性较差，血管阻力较大的中老年人，测得的容积脉搏波称为高阻型容积脉搏波，高阻型容积脉搏波如图2-3所示，图2-3（a）为静止状态下测得的容积脉搏波波形，图2-3（b）为运动状态下测得的容积脉搏波波形。高阻型容积脉搏波的特征是：整个波峰都变得平坦，主波、潮波、重搏波变得不明显，不能区分重搏波波峰与波谷。

图2-3 高阻型容积脉搏波波形图

第三章 PPG信号与滤波分析

3.1 PPG信号中存在的干扰

在分析 PPG 信号时，PPG 信号容易受到外界的一些环境干扰的影响，所测得信号与实际的心率信号相差较大，结果不准确。所以解决PPG信号中存在的干扰是对于整个器件来说是十分重要的。

能够通过滤波器滤除的干扰有工频和高频、运动干扰，而其他的干扰如光干扰等可以通过选取良好的硬件、设计抑制电路来避免或减少影响。采集的PPG信号频率很低，远低于由 50Hz 及其谐波分量组成的工频干扰信号，所以可先把信号进行放大，然后采用低通滤波器来滤除。把PPG 信号放大低频滤波处理后，就能有效的滤除信号中的工频和高频信号。然而PPG信号中运动噪声的干扰信号与心率信号频谱重叠，所以很难通过普通的滤波器把运动干扰信号从PPG信号中滤除，必须用其他特殊的滤波处理消除其中的运动干扰信号。

在地震资料数字处理中，利用频谱特征的不同来压制干扰波，以突出有效波的方法就是数字滤波。数字滤波器可以分为两大部分：即经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器就是假定输入信号x(n)中的有用成分和希望滤除成分分别位于不同的频带，因而我们通过一个线性系统就可以对噪声进行滤除，如果噪声和信号的频谱相互混叠，则经典滤波器得不到滤波的要求。通常有高通滤波器，低通滤波器，带通滤波器，带阻滤波器。现代滤波器是从含有噪声的信号估计出有用的信号和噪声信号。这种方法是把信号和噪声本身都视为随机信号，利用其统计特征，如自相关函数，互相关函数，自功率谱，互功率谱等引导出信号的估计算法，然后利用数字设备实现。目前主要有维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波等数字滤波器。经典数字滤波理论中，针对噪声信号和目标信号频谱重叠问题，维纳滤波器和卡尔曼滤波器都可以有效的滤除。但是，PPG信号中运动噪声干扰信号是不确定的，会随着人的运动强度随时变化，所以，这两种滤波器野无法处理PPG信号。

自适应滤波器是指根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构的滤波器。一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。而运动干扰噪声就具有时变性的输入信号，难以统计其信号特征，所以不能使用经典滤波器来滤波。本文就采用自适应滤波器来解决运动噪声干扰信号的问题。因为它能随着运动噪声信号的变化而不断的改变自己的参数来达到滤除干扰的效果，而不需要提前给定滤波参数。

3.2 高频和工频信号滤波设计

在采用自适应滤波器进行消除运动干扰信号之前，还需要进行预处理即消除高频和工频的干扰，这是就可以使用经典滤波器中的低通滤波器。根据冲激响应的不同，将数字滤波器分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。对于FIR滤波器，冲激响应在有限时间内衰减为零，其输出仅取决于当前和过去的输入信号值。对于IIR滤波器，冲激响应理论上应会无限持续，其输出不仅取决于当前和过去的输入信号值，也取决于过去的信号输出值。由图3-1可以看出两种滤波器的区别，由于这次滤波不需要考虑PPG信号的幅频特性，这是要求信号中直流分量滤除，且考虑到IIR滤波器更加简单，能有效完成滤波，所以本次设计采用IIR滤波器完成预处理的滤波工作。

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