高级EMD方法：运动伪像下的PPG信号方差表征分析

"高级EMD方法使用方差表征处理具有运动伪像的PPG信号" 在当前的研究论文中，研究人员探讨了如何有效地处理由运动伪像（Motion Artifact, MA）引起的光容积描记术（Photoplethysmography, PPG）信号问题。运动伪像是穿戴式设备在监测PPG信号时常见的干扰因素，尤其是在剧烈运动或身体活动时，它可能导致信号严重失真，影响后续的心率等生理参数的准确分析。 传统的频率域方法在处理这种严重失真的PPG信号时效果有限，因为它们无法完全重建被污染的信号段。为此，研究团队提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的高级时间-频率分析方法，这种方法利用极值的方差特征来识别和处理运动伪像。 EMD是一种自适应的数据分析技术，能将非线性和非稳态信号分解成一系列内在模态函数（IMF）。在本研究中，通过分析极值的方差，可以更精确地定位和分离出受MA影响的部分，从而降低计算成本。同时，这种方法能发现信号中的波簇，有助于减少错误检测率，提高脉冲率估计的准确性。 实验结果显示，该方法在处理严重失真的PPG信号时表现出高精度，平均相对误差仅为1.03%，这表明该方法在处理运动伪像对PPG信号的影响方面具有显著优势。此外，由于这种方法强调了时间和频率域的联合分析，它可能更适用于实时或在线的PPG信号处理，为穿戴式健康监测设备提供了有效的信号处理工具。 这项工作为运动伪像的PPG信号处理开辟了新的路径，通过结合EMD和极值方差表征，提高了信号质量并增强了生理参数的估计精度。这对于未来可穿戴设备在运动监测、健康跟踪等领域的发展具有重要意义。