ppg

# 光电容积脉搏波 (PPG) 分析 ## 概述 光电容积脉搏波 (PPG) 使用光学传感器测量微血管组织中的血容量变化。PPG 广泛应用于可穿戴设备、脉搏血氧仪和临床监护仪，用于心率、脉搏特征和心血管评估。 ## 主要处理工作流 ### ppg_process() 自动化的 PPG 信号处理工作流。 python signals, info = nk.ppg_process(ppg_signal, sampling_rate=100, method='elgendi') **工作流步骤：** 1. 信号清洗（滤波） 2. 收缩期峰值检测 3. 心率计算 4. 信号质量评估 **返回：** - `signals`: 包含以下内容的 DataFrame： - `PPG_Clean`: 滤波后的 PPG 信号 - `PPG_Peaks`: 收缩期峰值标记 - `PPG_Rate`: 瞬时心率 (BPM) - `PPG_Quality`: 信号质量指标 - `info`: 包含峰值索引和参数的字典 **方法：** - `'elgendi'`: Elgendi 等人 (2013) 算法（默认，稳健） - `'nabian2018'`: Nabian 等人 (2018) 方法 ## 预处理函数 ### ppg_clean() 为峰值检测准备原始 PPG 信号。 python cleaned_ppg = nk.ppg_clean(ppg_signal, sampling_rate=100, method='elgendi') **方法：** **1. Elgendi (默认)：** - 巴特沃斯带通滤波器 (0.5-8 Hz) - 去除基线漂移和高频噪声 - 针对峰值检测的可靠性进行了优化 **2. Nabian2018：** - 替代滤波方法 - 不同的频率特性 **PPG 信号特征：** - **收缩期峰值**：快速上升，尖锐峰值（心脏射血） - **重搏波 (Dicrotic notch)**：次级峰值（主动脉瓣关闭） - **基线**：由呼吸、运动、灌注引起的缓慢漂移 ### ppg_peaks() 检测 PPG 信号中的收缩期峰值。 python peaks, info = nk.ppg_peaks(cleaned_ppg, sampling_rate=100, method='elgendi', correct_artifacts=False) **方法：** - `'elgendi'`: 具有动态阈值的双移动平均法 - `'bishop'`: Bishop 算法 - `'nabian2018'`: Nabian 方法 - `'scipy'`: 简单的 scipy 峰值检测 **伪影校正：** - 设置 `correct_artifacts=True` 可进行生理合理性检查 - 基于心跳间隔异常值去除虚假峰值 **返回：** - 包含 `'PPG_Peaks'` 键的字典，其中包含峰值索引 **典型心跳间隔：** - 成人静息：600-1200 ms (50-100 BPM) - 运动员：可能更长（心动过缓） - 压力/运动：更短 (100 BPM) ### ppg_findpeaks() 低级峰值查找