1、查看数据的时频谱图
左图中间的是心率信号,其他的是运动伪迹和其他噪声信号;
2、DaLiA数据集
采集不同场景下的数据。使用EEG信号的设备同时采集心率作为真实心率值;
3、提出神经网络架构DeepPPG
主要步骤:
1、提取频谱
(1)三个通道的ACC数据,就是三轴加速度,分别FFT,得到频谱;
(2)单通道的PPG数据,FFT变换得到频谱;
(3)FFT变换后取频率范围0-4HZ的点240个,加上端点,得到257个点;
网络架构:
层数 | 参数param | 特征图shape |
---|---|---|
Conv | kernel_num(8)、kernel_size(1,1) 、stride(1,1) | |
maxpool | size(1,2)、stripe(1,2) | 128*8 |
Conv | kernel_num(16)、kernel_size(1,3) 、stride(1,1) | |
maxpool | size(1,2)、stripe(1,2) | 64*16 |
Conv | kernel_num(32)、kernel_size(1,3) 、stride(1,1) | |
maxpool | size(1,2)、stripe(1,2) | 32*32 |
Conv | kernel_num(64)、kernel_size(1,3) 、stride(1,1) | |
maxpool | size(1,2)、stripe(1,2) | 16*64 |
Conv | kernel_num(16)、kernel_size(1,1) 、stride(1,1) | 16*16 |
Flatten | 1*256 | |
FC1 | 64 | 1*64 |
FC2 | 1 | 1*1 |
4、评价指标
M A E = 1 W ∑ w = 1 W B P M e s t ( w ) − B P M r e f ( w ) MAE=\frac{1}{W}\sum\limits_{w=1}^W BPM_{est}(w)-BPM_{ref}(w) MAE=W1w=1∑WBPMest(w)−BPMref(w)
5、实验结果
对比两种方法的MAE
对比不同网络参数的MAE
对比不同活动的心率图
对比单个实验者不同方法的MAE