1樓：Chang An
我也不知那個感測器的訊號資料什麼樣的，這裡給你個參考，乙個作業。（開始還以為是心電資料，但差距也太大了吧，所以還吐槽了一下老師的資料採集太挫了，做到最後才發現好像是脈搏的，但也不敢確認）
先看看資料是真麼樣的：
按照取樣率復原的實時波形
這個訊號說是心電訊號，細節都沒有，就倆峰，還平滑的像是濾過一遍一樣。
總體思路：
1.繪出資料波形與頻譜。
2.根據幅值與頻譜特徵，選擇合適的濾波器。
3.濾波（並根據濾波效果調整濾波器引數）
4.心率計數（閾值，這個比較主觀）
其實可以簡單點，直接用乙個合適的的閾值來做，但這樣效果實在沒法保證，比如兩個背景光強度不同的地方，背景光的干擾也會相應的變換，你沒法保證乙個環境的閾值在另乙個環境下同樣有效，除非你用大量的資料找到最佳閾值。
下面是乙個資料處理的操作，姑且看看。Fs=
1000
;%Hz
可以看出其低頻干擾造成的基線漂移，還有工頻干擾
% 陷波濾波器fg=
50;b=
2;fgb=[fg
-b,fg
+b];wg=2
*fgb/Fs
;hn=fir1
(1000,wg
,'stop'
);freqz(hn
);xd
=filter(hn
,1,eggRowData
);figure
;subplot
(211
);tplot(xd
,Fs,'消除工頻干擾'
);% 繪圖函式沒有特別意義
subplot
(212
);pfft(xd
,Fs,'Spectrum'
);% 繪圖函式沒有特別意義
濾波器特性
濾波後波形與幅頻特性
% 高通濾波器
fg = 2;
wg = 2*fg/Fs;
hn = fir1(1000, wg, 'high');
freqz(hn);
xd = filter(hn, 1, xd);
figure;
subplot(211);
tplot(xd, Fs, '消除基線漂移');% 繪圖函式沒有特別意義
subplot(212);
pfft(xd, Fs, 'Spectrum'繪圖函式沒有特別意義
高通濾波特性
濾波後波形與幅頻特性
% 低通濾波器
fg = 20;
wg = 2*fg/Fs;
hn = fir1(1000, wg, 'low');
freqz(hn);
xd = filter(hn, 1, xd);
figure;
subplot(211);
tplot(xd, Fs, '消除肌電干擾');% 繪圖函式沒有特別意義
subplot(212);
pfft(xd, Fs, 'Spectrum'繪圖函式沒有特別意義
低通濾波特性
濾波結果
% 峰值檢測
[pks,locs,w,p] = findpeaks(xd, 1000);
figure;
stem(locs, pks.*w)
title('波峰檢測');
threshold = 0.04;
line([0 60], [threshold threshold], 'LineWidth', 2, 'Color', 'red');
sum(pks.*w > threshold) % 因為大峰小峰的差距比較小，所以用面積比較拉大差距
實際計數的心率即紅線閾值以上的波峰
心率之所以使用峰值檢測是因為這樣不易遺漏，但是也有他的問題。
2樓：御阪初琴
看你的心率感測器是哪種了。
模擬式的就是用ADC採數值，採完比較數值突變量，獲得高低電平。微控制器定時器產生乙個10ms到100ms的迴圈定時，在每個定時週期內讀取高低電平變化，用時間和個數比較得到心率值。
數字式感測器的也可以用這種方法，不過如果用的是諸如STM32之類的，可以直接用定時器的採集模式得到頻率值，用頻率值轉換成心率值，這個方法更準確。
思路就是這個思路，具體實現就看你自己了。
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