max30102心率血氧算法血氧

### MAX30102 心率和血氧算法实现方法

#### 算法概述
MAX30102传感器采用专利的心率血氧测量技术，能通过反射光谱实时监测心率和血氧饱和度[^1]。为了处理从传感器获取的数据并计算这些生理参数，通常会使用特定的算法。

#### 数据采集与预处理
首先，需要从MAX30102收集原始PPG（光电容积脉搏波）信号数据。此过程涉及读取红光和红外光线强度的变化，这反映了血液流动情况下的光学吸收差异。对于每种颜色光源所对应的检测值，在一定时间内形成一系列离散数值序列作为后续分析的基础输入[^2]。

// C代码片段用于初始化I2C通信接口并与MAX30102建立连接
#include "max30102.h"

void max30102_init(void){
    // 初始化硬件配置...
}

#### PPG信号滤波
由于实际环境中存在噪声干扰因素影响测量准确性，因此有必要对接收到的PPG信号实施有效的去噪措施。常见的做法是对时间域内的连续采样点应用低通或带通滤波器去除高频成分；也可以考虑利用自适应过滤等高级手段进一步提高信噪比(SNR)。

#### 心率估计
一种简单而有效的方法是基于峰值间期(PI)原理来估算心跳速率。具体而言就是寻找相邻两个最大振幅之间的间隔时间差Δt，并据此推算出单位分钟内发生的跳动次数HR=60/Δt (bpm)，其中bpm表示“beats per minute”。当然还有更复杂的频域变换方式可供选择以获得更加精确的结果。

import numpy as np

def calculate_heart_rate(ppg_signal, sampling_rate):
    peaks_indices = find_peaks(ppg_signal)
    peak_intervals = np.diff(peaks_indices)/sampling_rate
    
    heart_rates = 60 / peak_intervals
    avg_hr = np.mean(heart_rates)

    return avg_hr

#### 血氧饱和度SpO₂评估
血氧水平则主要依赖于两种不同波长下吸光系数的比例关系来进行定量描述——即所谓的R比率(Ratio of ratios)。当红色LED发出的光被更多地吸收时意味着有更多的脱氧Hb分子存在于动脉血管之中从而使得SaO₂降低；反之亦然。最终可依据经验公式得出目标对象体内SO₂百分含量近似值。

function spo2 = estimate_spo2(red_ppg, ir_ppg)
% Estimate SpO2 based on red and infrared PPG signals.
    
    % Calculate AC components by removing DC offset from raw data streams.
    ac_red = detrend(red_ppg);
    ac_ir = detrend(ir_ppg);

    % Compute R ratio using normalized amplitudes at each wavelength.
    r_ratio = mean(ac_red ./ ac_ir);

    % Apply empirical calibration curve to map R-ratios onto corresponding SpO2 levels.
    spo2 = -45.06 * log(r_ratio) + 87.9;
end