摘要本应用文件介绍了心电图 (ECG) 与光电容积图 (PPG) 的基本工作原理，讨论了ECG与PPG生理信号的量测，以及提高可靠性、实现高精度电气特性的难点。一般高精准度的ECG与PPG架构都是采用模拟前端和ADC组合而成的解决方案。本文介绍的RT1025利用ECG/PPG同步采样ADC，提供了一个可以同步撷取ECG/PPG以应用于血压计算的引人注目亮点，及其高度集成的解决方案省去了多个模拟前端
Github代码地址：https://github.com/hzzhangqf0558/SPO2_HR- PPG信号简介 脉搏波是心脏的搏动（振动）沿动脉血管和血流向外周传播而形成的。心脏是一个持续不断的振源， 心室收缩时，血液快速射入主动脉致其基部压力骤增而膨胀；心室暂未射血时，主动脉基部压力下降， 管壁弹性回缩，则恢复至原来位置。如此，主动脉管壁就因心室的舒缩而有节律地受迫振动。这种振动 能沿
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2024-06-29 13:48:52
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文章目录一、PPG（光电容积脉搏波法）信号的检测原理心电信号产生的原理二.PPG技术目前存在的问题（挑战）三、PPG技术的发展 随着经济的发展，在人们生活水平提高的同时，高脂肪摄入和低运动量成为了人们普遍的生活模式，近年来高血压、高血脂已经发展为危险性最高的病症。心电、血压、血氧等生理参数是预防和分析心血管疾病的重要生理参数。常用的心电测量仪器有：多导ECG心电图仪、智能穿戴设备（手表、手环、耳
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2024-10-24 07:20:55
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PPG信号靠心率 (HR) 进行估计，主要取决于收缩压峰值检测的准确性。与 ECG 不同，PPG 信号形式简单和特定点 少。低振幅 PPG 信号更容易受到噪声污染和其他不良影响的影响，例如baseline drift和wandering。这是由于信号强度与噪声功率相当。在这种情况下，PPG 记录可能会出现一些波纹，如果检测算法不够robust，这些波纹可能会被错误地标记为峰值。 有人认
一、光电容积脉搏波描记法PPG介绍光学心率传感器，例如我们的手环测量心率。当LED光射向皮肤，透过皮肤组织反射回的光被光敏传感器接受并转换成电信号再经过AD转换成数字信号，简化过程：光--> 电 --> 数字信号。大多数传感器采用绿光。为什么大多数传感器都是采用的绿光呢？我们先看看光谱的特点，从紫外线到红外线的波长是越来越长的。之所以选择绿光作为光源是考虑到以下几个特点：1. 皮肤的黑
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2024-06-11 10:38:48
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# PPG信号处理与Java编程
光电容积脉搏波（PPG, Photoplethysmography）是一种常用的生理信号测量方式，广泛应用于心率监测、血氧饱和度（SpO2）测量等领域。PPG信号是在皮肤表面通过LED光源照射得到的，当血液流动时，反射光的强度会发生变化，从而可以提取心率等生理信息。本文将介绍PPG信号处理的基本原理，并在Java中实现相关算法。
## 1. PPG信号的基本原
随着5GNR技术的研发和生产不断进步，工程师需要用支持5G带宽和射频要求的信号分析仪来分析无线通信信号。罗德与施瓦茨公司为这些用户设计了新款中档性能信号和频谱分析仪系列：R&S FSV3000和R&S FSVA3000。它们具有高达400 MHz的分析带宽和高达44 GHz的射频频率，覆盖所有5G NR相关频段。它们快捷友好的用户界面包括了能够快速设置测量和捕获偶发事件的新功能。R
PPM信号通过脉宽来表示数值，是航模遥控器接收机的标准输出信号。 在航模遥控器中，PPM用于反映遥控器的状态。电平 PPM信号的标准电平是5V（航模遥控器的接收机工作电压是5v）。工作方式 信息以高电平脉冲宽度表示，以固定的频率不断地刷新信号； 在每个周期内，携带信息的是高电平脉冲，高电平信息结束后是持续的低电平。刷新率 标准PPM刷新率是50Hz（周期20ms），但也遇到过60Hz（周
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2024-04-17 07:33:09
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一 前言 从脉搏波中提取人体的生理病理信息作 为临床诊断和治疗的依据，历来都受到中外医 学界的重视。脉搏波所呈现出的形态、强度、 速率和节律等方面的综合信息，在很大程度上 反映出人体心血管系统中许多生理病理的血流 特征，因此对脉搏波采集和处理具有很高的医 学价值和应用前景。 随着科学技术的发展，脉搏测试不再局 限于传统的人工测试法或听诊器测试法。利用 血液是高度不透明的液体，光照在一般组织中的穿透
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2024-07-19 10:01:58
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语音信号处理要达到的一个目标，就是弄清楚语音中各个频率成分的分布。做这件事情的数学工具是傅里叶变换，但傅里叶变换要求输入信号是平稳的，而语音在宏观上来看是不平稳的（波形很不均匀）。语音信号特征是随时间变化而变化的，是一个非平稳的随机过程。但从微观上看，虽然语音信号具有时变特征，但在一个短时间内其特征基本保持不变（肌肉运动有惯性，从一个状态到到另一个状态的转变不可能瞬间完成），我们称之为语音的“
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2023-09-08 13:29:24
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# 信号分选与深度学习的实现指南
## 1. 引言
随着科技的不断进步，信号处理与深度学习的结合成为了一个热门研究方向。信号分选是信号处理中的一个重要任务，可用于从复杂的数据中提取和分类各种类型的信息。本文将为刚入行的开发者详细说明如何使用深度学习实现信号分选，涵盖整个流程以及每一步需要的代码实现。
## 2. 工作流程
在开始之前，让我们先理清信号分选的工作流程如下：
| 步骤
原创
2024-09-07 05:31:53
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1. 基本概念调制：调制就是使一个信号（如光、高频电磁振荡等）的某些参数（如振幅、频率等）按照另一个欲传输的信号（如声音、图像等）的特点变化的过程。（调制是通过改变高频载波的幅度、相位或者频率，使其随着基带信号的变化而变化来实现的。）解调：是调制的逆过程，作用是从已调信号中取出原来的调制信号。（解调则是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接收者（信宿）处理和理解的过程。）基带信号：要传递的信息，又
目录1.数字信号处理基础模拟信号到数字信号转化（ADC）2.离散傅里叶变换（DFT）3.Fbank和MFCC特征提取Fbank（1）预加重（pre-emphasis）（2）分帧加窗（3）DFT（4）梅尔滤波器组（5）取对数MFCC4.总结5.作业代码 1.数字信号处理基础模拟信号到数字信号转化（ADC） 在科学和工程中，我们遇到的大多数信号都是连续的模拟信号，例如电压随着时间的变化，一天中温度的
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2024-10-24 07:21:59
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# 深度学习信号峰值：探索信号处理的新前沿
随着深度学习技术的不断发展，信号处理成为一个热门且重要的研究领域。在这篇文章中，我们将深入探讨“信号峰值”的概念，并通过Python的代码示例来演示如何使用深度学习模型进行信号峰值的检测与分析。
## 信号峰值的概念
信号峰值指的是信号中相对较高且明显的部分，这些部分通常承载了重要的信息。例如，在音频信号中，音量的突增部分可能代表着乐器的演奏或人声
# 信号处理深度学习简介
在现代科技的发展中，深度学习与信号处理作为两个重要领域，结合在一起，可以极大地提高信号分析和处理的能力。从图像、音频到生物医学信号，深度学习为我们提供了许多先进的解决方案。在本文中，我们将探讨信号处理与深度学习的基本概念，并给出实用代码示例，最后将通过甘特图和流程图来展示整个流程的步骤。
## 信号处理概述
信号处理是对信号进行分析、变换、存储和传输的科学技术。信号
原创
2024-09-12 07:29:47
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深度学习中的门控信号问题是当前人工智能领域的一个前沿关键技术，尤其在处理序列数据与时序预测时，门控信号的有效性直接影响模型的性能及稳定性。通过这篇文章，我将分享我的理解与实践，详细记录解决“深度学习 门控信号”问题的过程，包括从初始技术痛点到扩展应用的各个环节。
## 背景定位
在进入深度学习的世界之前，我们经常被序列数据的复杂性所困扰。在许多应用场景中，如自然语言处理、时间序列分析等，传统的
编者按：信号在我们的日常生活中随处可见，例如：声音、图像、视频等。然而在信号的传输或存储过程中，往往会面临信号失真、质量变差等问题。今天这篇文章就来探讨一下信号处理中的信息丢失问题，其中包括微软亚洲研究院机器学习组与北京大学在 ECCV 2020 上发表的 Oral 论文《可逆图像缩放》（Invertible Image Rescaling）等工作。来源 | 微软研究院AI头条大家是否有过这样的经
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2024-10-24 07:29:40
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ESR，是Equivalent Series Resistance三个单词的缩写，翻译过来就是“等效串联电阻”。 ESR的出现导致电容的行为背离了原始的定义。ESR是等效“串联”电阻，会增大这个数值，而并联则会减少之。理论上，一个完美的电容，自身不会产生任何能量损失，但是实际上，因为制造电容的材料有电阻，电容的绝缘介质有损耗，各种原因导致电容变得不“完美”。比如，我们认为电容上面电压不能突变，当突
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2023-09-08 18:50:10
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一、协议
1.空闲状态
I2C总线总线的SDA和SCL两条信号线同时处于高电平时，规定为总线的空闲状态。此时各个器件的输出级场效应管均处在截止状态，即释放总线，由两条信号线各自的上拉电阻把电平拉高。
2.起始位与停止位的定义：起始信号：当SCL为高期间，SDA由高到低的跳变；启动信号是一种电平跳变时序信号，而不是一个电平信号。停止信号：当SCL为高期间，SDA由低到高的跳变；停
# 深度学习处理信号叠加
在许多实际应用中，例如声音处理、图像分析和时间序列预测，信号叠加是一个常见现象。信号叠加指的是多个信号在某个领域相遇并结合，从而形成一个复合信号。对于这些复合信号的分析传统方法往往不够充分，而深度学习的出现为我们解决该问题提供了强有力的工具。
## 深度学习基础
深度学习是机器学习的一个子领域，主要依靠多层神经网络学习数据的特征表示。其基本单元是神经元，通过加权和非
