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行波小波原型有助于在运动过程中根据视频光电容积脉搏波图确定心率。

Running wavelet archetype aids the determination of heart rate from the video photoplethysmogram during motion.

作者信息

Addison Paul S, Foo David M H, Jacquel Dominique

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2017 Jul;2017:734-737. doi: 10.1109/EMBC.2017.8036929.

DOI:10.1109/EMBC.2017.8036929
PMID:29059977
Abstract

The extraction of heart rate from a video-based biosignal during motion using a novel wavelet-based ensemble averaging method is described. Running Wavelet Archetyping (RWA) allows for the enhanced extraction of pulse information from the time-frequency representation, from which a video-based heart rate (HRvid) can be derived. This compares favorably to a reference heart rate derived from a pulse oximeter.

摘要

本文描述了一种使用基于小波的新型总体平均方法,在运动过程中从基于视频的生物信号中提取心率的方法。运行小波原型分析(RWA)能够从时频表示中增强脉搏信息的提取,由此可以得出基于视频的心率(HRvid)。这与通过脉搏血氧仪得出的参考心率相比具有优势。

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引用本文的文献

1
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