ppg心率算法python

PPG (Photoplethysmography) 心率算法是指通过光学传感器（如手机摄像头下的红光/绿光感应）监测人体血流变化，以此来估算心率的一种非侵入式技术。在Python中，处理PPG数据并计算心率通常涉及信号处理、滤波、特征提取以及机器学习等步骤。以下是一个简单的概述：

1. **数据预处理**：首先需要获取到PPG波形数据，这可能涉及到对原始图像数据进行色彩转换和二值化，以便更好地识别血管的变化。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_ppg(data):
    # 图像处理代码...

2. **信号滤波**：去除噪声，比如低频漂移和高频噪声，常用有高斯滤波、Butterworth滤波等。

from scipy.signal import butter, lfilter

def apply_filter(ppg_signal, cutoff_freq):
    b, a = butter(2, cutoff_freq, 'low')
    filtered_data = lfilter(b, a, ppg_signal)

3. **R波检测**：寻找心率相关的峰点，即心脏收缩和舒张的峰谷位置。常见的算法有差分分析法、希尔伯特变换或小波分析。

from peakutils import detect

def find_peaks(filtered_data):
    peaks = detect(filtered_data, mph=0.5)
    return peaks

4. **心率计算**：根据R-R间期（两个相邻峰点之间的间隔）计算平均心率。

def calculate_bpm(peaks, sample_rate):
    rr_intervals = [(peaks[i+1] - peaks[i]) for i in range(len(peaks) - 1)]
    avg_rr_interval = sum(rr_intervals) / len(rr_intervals)
    return 60 / avg_rr_interval