基于STM32的心率計（二）動態(tài)閾值算法獲取心率值
[導(dǎo)讀]前言上一篇文章：基于uFUN開發(fā)板的心率計（一）DMA方式獲取傳感器數(shù)據(jù)，介紹了如何獲取PulseSensor心率傳感器的電壓值，并對硬件電路進(jìn)行了計算分析。心率計，重要的是要獲取到心率值，本篇文章將介紹一種采樣數(shù)據(jù)處理算法——動態(tài)閾值算法，來獲取心率值，這種算法來自于一位網(wǎng)友：...
前言上一篇文章：基于uFUN開發(fā)板的心率計（一）DMA方式獲取傳感器數(shù)據(jù)，介紹了如何獲取PulseSensor心率傳感器的電壓值，并對硬件電路進(jìn)行了計算分析。心率計，重要的是要獲取到心率值，本篇文章將介紹一種采樣數(shù)據(jù)處理算法——動態(tài)閾值算法，來獲取心率值，這種算法來自于一位網(wǎng)友：玩的就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脈搏傳感器測量心率(http://www.shaoguoji.cn/2017/06/29/use-pulsesensor-with-stm32/)，本文部分內(nèi)容摘自這篇文章。
IBI和BPM
心率，指的是一分鐘內(nèi)的心跳次數(shù)，得到心率最笨的方法就是計時一分鐘后數(shù)有多少次脈搏。但這樣的話每次測心率都要等上個一分鐘才有一次結(jié)果，效率極低。另外一種方法是，測量相鄰兩次脈搏的時間間隔，再用一分鐘除以這個間隔得出心率。這樣的好處是可以實時計算脈搏，效率高。IBI：相鄰兩次脈搏的時間間隔，單位：s。BPM：心率，一分鐘內(nèi)的心跳次數(shù)。即 BPM=6000/IBI例如，在這張心率傳感器輸出信號的波形圖中，可以計算出，兩次波峰之間的時間為：0.685s，心率值為：60/0.685 = 87。核心操作 —— 識別一個脈搏信號
無論是采用計數(shù)法還是計時法，只有能識別出一個脈搏，才能數(shù)出一分鐘內(nèi)脈搏數(shù)或者計算兩個相鄰脈搏之間的時間間隔。那怎么從采集的電壓波形數(shù)據(jù)判斷是不是一個有效的脈搏呢？顯然，可以通過檢測波峰來識別脈搏。最簡單粗暴的方法是設(shè)定一個閾值，當(dāng)讀取到的信號值大于此閾值時便認(rèn)為檢測一個脈搏。似乎用一個 if 語句就輕輕松松解決。但，事情真的有那么簡單么？其實這里存在兩個問題。問題一：閾值的選取
作為判斷的參考標(biāo)尺，閾值該選多大？10？100？還是1000？我們不得而知，因為波形的電壓范圍是不確定的，振幅有大有小并且會改變，根本不能用一個寫死的值去判斷。就像下面這張圖一樣：可以看出，兩個形狀相同波形的檢測結(jié)果截然不同 —— 同樣是波峰，在不同振幅的波形中與閾值比較的結(jié)果存在差異。實際情況正是如此：傳感器輸出波形的振幅是在不斷隨機(jī)變化的，想用一個固定的值去判定波峰是不現(xiàn)實的。既然固定閾值的方法不可取，那自然想到改變閾值 —— 根據(jù)信號振幅調(diào)整閾值，以適應(yīng)不同信號的波峰檢測。通過對一個周期內(nèi)的信號多次采樣，得出信號的最高與最低電壓值，由此算出閾值，再用這個閾值對采集的電壓值進(jìn)行判定，考慮是否為波峰。也就是說電壓信號的處理分兩步，首先動態(tài)計算出參考閾值，然后用用閾值對信號判定、識別一個波峰。問題二：特征點識別
上面得出的是一段有效波形，而計算 IBI 只需要一個點。需要從一段有效信號上選取一個點，這里暫且把它稱為特征點，這個特征點代表了一個有效脈搏，只要能識別到這個特征點，就能在一個脈搏到來時觸發(fā)任何動作。通過記錄相鄰兩個特征點的時間并求差值，計算 IBI 便水到渠成。那這個特征點應(yīng)該取在哪個位置呢，從官網(wǎng)算法說明可以看出，官方開源 arduino 代碼的 v1.1 版本是選取信號上升到振幅的一半作為特征點，我們可以捕獲這個特征點作為一個有效脈搏的標(biāo)志，然后計算 IBI。算法整體框架與代碼實現(xiàn)
分析得出算法的整體框架如下：- 緩存一個波形周期內(nèi)的多次采樣值，求出最大最小值，計算出振幅中間值作為信號判定閾值
- 通過把當(dāng)前采樣值和上一采樣值與閾值作比較，尋找到「信號上升到振幅中間位置」的特征點，記錄當(dāng)前時間
- 尋找下一個特征點并記錄時間，算出兩個點的時間差值，即相鄰兩次脈搏的時間間隔 IBI
- 由 IBI 計算心率值 BPM
下載文檔
