有关血氧测量算法的算法实现

资 源 简 介

有关血氧测量算法的算法实现

详 情 说 明

血氧测量算法是通过分析光电容积脉搏波(PPG)信号来计算血液中氧合血红蛋白比例的常见方法。该算法主要包含三个关键环节：信号采集、特征提取和SpO2计算。

在信号采集环节，传感器会同时发射红光和红外光照射人体组织，并通过光电探测器采集反射或透射的光信号。这两种波长的光会被氧合血红蛋白和还原血红蛋白以不同比例吸收，形成包含脉搏波信息的PPG信号。

信号处理阶段需要先对原始PPG信号进行预处理，包括使用带通滤波器去除高频噪声和基线漂移。在C语言实现中可以采用数字滤波器算法，而Matlab则可以利用内置的滤波函数。之后算法需要准确定位PPG信号的脉搏波峰点和谷点，这是计算光强变化率的重要依据。

SpO2计算是基于修正的比尔-朗伯定律，通过红光和红外光的交流分量(AC)与直流分量(DC)的比值来推导氧饱和度。典型的计算公式是建立R值与SpO2值的经验关系模型，这个模型通常通过临床数据标定得到。在嵌入式C语言实现中需要特别注意定点数运算和内存优化，而Matlab版本则可以更灵活地进行算法验证和参数调整。

两种语言实现各有侧重：C语言适合嵌入式设备部署，需要处理实时性和资源限制；Matlab版本则更适合算法原型开发和科研验证，可以方便地进行信号可视化和数据分析。无论哪种实现，算法都需要考虑运动伪迹消除和环境光干扰抑制等实际问题。