用PPG传感器测量生理信号将红外作为第一输入，红光作为第二输入，采用最小均方自适应滤波算法去除运动伪影的Python代码

在Python中，使用PPG传感器（脉搏血氧饱和度传感器）测量生理信号并结合最小均方自适应滤波算法处理运动伪影，通常涉及到信号处理库如numpy和scipy。以下是一个简化的示例代码框架：

import numpy as np
from scipy.signal import wiener, filtfilt

# 假设ppg_data是你的PPG传感器数据，红光和红外数据类似
ir_data = ... # 红外数据
rg_data = ... # 红光数据

# 将两个通道的数据合并为二维数组
combined_data = np.column_stack((ir_data, rg_data))

# 定义过滤函数，这里用Wiener滤波，可以根据需要替换为自适应滤波
def adaptive_filter(data):
    # 这里设置滤波参数，比如窗口大小、阶数等
    filter_order = 5
    window_size = len(data) // 2
    alpha = 0.98  # 自适应系数

    # 使用自适应滤波算法（例如LMS或RLS）
    filtered_data = wiener(data, [window_size, filter_order], noise_var=alpha)

    return filtered_data[:, 0]  # 取出红外通道的滤波结果

filtered_ppg = adaptive_filter(combined_data)

# 最后的滤波结果
print("Filtered PPG signal (IR channel):", filtered_ppg)