1. Ver el espectro de tiempo de los datos
El del medio a la izquierda es la señal de frecuencia cardíaca y los otros son artefactos de movimiento y otras señales de ruido;
2. Conjunto de datos DaLiA
Recoger datos en diferentes escenarios. El dispositivo que utiliza la señal EEG recopila simultáneamente la frecuencia cardíaca como el valor de la frecuencia cardíaca real;
3. Arquitectura de red neuronal propuesta DeepPPG
Los pasos principales:
1. Extraer espectro
(1) Los datos ACC de los tres canales son la aceleración de tres ejes y FFT respectivamente para obtener el espectro de frecuencia;
(2) Datos PPG de un solo canal, transformada FFT para obtener espectro;
(3) Después de la transformación FFT, tome 240 puntos en el rango de frecuencia de 0-4 HZ, agregue los puntos finales y obtenga 257 puntos;
Red de arquitectura:
| capas | parámetroparam | forma de mapa de características |
|---|---|---|
| conversión | kernel_num(8)、kernel_size(1,1)、zancada(1,1) | |
| maxpool | tamaño (1,2), raya (1,2) | 128*8 |
| conversión | kernel_num(16)、kernel_size(1,3)、zancada(1,1) | |
| maxpool | tamaño (1,2), raya (1,2) | 64*16 |
| conversión | kernel_num(32)、kernel_size(1,3)、zancada(1,1) | |
| maxpool | tamaño (1,2), raya (1,2) | 32*32 |
| conversión | kernel_num(64)、kernel_size(1,3)、zancada(1,1) | |
| maxpool | tamaño (1,2), raya (1,2) | 16*64 |
| conversión | kernel_num(16)、kernel_size(1,1)、zancada(1,1) | 16*16 |
| aplanar | 1*256 | |
| FC1 | 64 | 1*64 |
| FC2 | 1 | 1*1 |
4、评价指标
MAE = 1 W ∑ w = 1 WBPM est ( w ) − BPM ref ( w ) MAE=\frac{1}{W}\sum\limits_{w=1}^W BPM_{est}(w )-BPM_{ref}(w)M A E=W1w = 1∑WPA Meres tu( w )−PA Mre f( w )
5. Resultados experimentales
Comparando el MAE de los dos métodos
Comparando MAE de diferentes parámetros de red
Compara gráficos de frecuencia cardíaca para diferentes actividades
Comparando el MAE de diferentes métodos para un solo experimentador
