深度学习降噪PPG信号的MATLAB实现

资源摘要信息:"本资源主要涉及使用卷积滤波器进行深度PPG信号降噪的Matlab代码实现。该代码是高级可穿戴技术中心（CWAT）项目的一部分，专注于从光电容积描记术（PPG）信号中消除噪声伪影。PPG是一种无创的监测技术，用于获取心脏活动和血液流动的信息，常用于可穿戴设备中。由于PPG信号在采集过程中容易受到各种干扰，因此降噪处理对于提取有效信号至关重要。 该Matlab实现采用了深度学习网络，特别是使用了一个包含16个卷积层的完全卷积网络。网络前15层分为三组，每组包含三个卷积层，重复五次，其卷积核（滤镜）宽度分别为9、5和9，卷积核数量依次为18、30和8。这样的设计旨在提取不同层级的特征，以识别和去除噪声。最后一个卷积层使用了宽度为129的卷积核，数量为1，这可能是为了进行更深层次的特征融合或最终的降噪处理。 为了生成训练降噪网络所需的数据集，资源中提到了对PPG信号进行高斯噪声的添加。具体过程是基于Qunfeng Tang等人提出的PPG信号合成工具箱，利用两个高斯函数合成PPG波形，并在其上添加高斯噪声，以模拟实际测量中可能遇到的噪声情况。 本资源的标签为“系统开源”，意味着该Matlab代码是开放给公众的，其他研究者和开发者可以自由地访问、使用和修改代码，以适应自己的项目需求或进一步改进技术。这样的开源实践促进了学术和技术社区的知识共享和技术进步。 文件名称列表中仅提供了"DeniseDeepPPG-main"，这可能指向项目的主要目录或者代码库的名称。在这种情况下，它暗示了代码可能是为了处理深PPG信号而设计的，其中"denoise"意指降噪，"DeepPPG"可能是指深度学习在PPG信号处理中的应用。 通过本资源的详细描述和代码实现，我们可以了解到降噪技术在生物医学信号处理中的重要性，以及深度学习如何被应用于提高信号质量。此外，该资源也展示了开源技术如何推动科学研究和实践应用的发展。"