谭 拥， 余成波, 张 林

(重庆理工大学电气与电子工程学院， 重庆 401320)

光电容积脉搏波(photoplethysmography，PPG)描记图法的原理是利用心脏泵血导致外周动脉发生血液容积变化，通过特定波长的光去检测这种变化，将这种变化以反射光强的方式记录下来。与心电图(electrocardiogram，ECG)不同，PPG测量设备不需要紧贴皮肤，减少了佩戴者的不适感，但这也使得PPG信号易受到因人体运动而产生的运动伪影(motion artifact，MA)的影响，致使PPG信号质量变差，提取相关信息困难，这也是目前测量PPG信号面临最大的挑战。

针对上述问题，研究者们提出许多去运动伪影方法。传统的频域分析法，如快速傅里叶变换[1]，通过能量分析来滤除运动噪声，继而获得心率。但该方法只适用于静止或噪声较小的情况。Zhang等[2]提出了TRIOKA框架，该方法利用带通滤波、奇异值分解，对奇异值聚类分组，以加速度作为参考信号去除相关噪声，从而使信号稀疏化，最后利用稀疏信号重构(sparse signal reconstruction，SSR)获得一个高分辨率的PPG信号，对一般运动下的PPG信号能够获得较为准确的心率，然而该方法复杂度较高，易造成冗余,资源浪费，不适用于长时间监测。孙斌等[3]学者统计静止状态下PPG信号的峰度、偏度等指标，以此判断PPG信号是否被污染，并将污染的PPG信号片段剪切，以达到去除运动伪影的目的，虽然降低了复杂度，但去除运动伪影的同时也把有用信息剪切掉。Dragomiretskiy等[4]学者在经验模态分解的基础上提出一个完全非递归的变分模态分解(variational mode decom-position，VMD)模型，有效的解决了模态混叠的问题。Sharma[5]使用VMD对PPG信号进行分解、重构，但只对静止状态下的PPG信号进行了研究。……