时频域中用于心跳检测的matlab程序

资 源 简 介

时频域中用于心跳检测的matlab程序

详 情 说 明

本文介绍一种基于手机摄像头的心跳检测方法，其核心思想是通过分析手指血液量变化引起的像素波动来推算心率。该方法结合了时域和频域分析技术，在MATLAB环境中实现了一套完整的处理流程。

系统首先通过手机摄像头录制手指视频，其中血液脉动会导致皮肤像素值产生周期性变化。视频被分解为连续帧图像后，程序提取特定区域（如指尖）的平均像素强度，形成原始时序信号。由于该信号包含高频噪声和运动伪影，时域处理阶段采用滑动窗口技术进行数据分段，既能降低瞬时干扰的影响，又能保留周期特征。

频域分析是检测心率的关键步骤。对加窗后的信号进行快速傅里叶变换（FFT），将时域波形转换为频域能量分布。正常情况下，心跳信号会在0.8-3Hz（相当于48-180BPM）范围内形成显著的能量峰值。算法通过识别最高幅值对应的基频，结合谐波验证机制，最终计算出准确的心率值。

这种方法无需专业医疗设备，但需要考虑环境光变化和手指轻微移动带来的挑战。实际应用中可通过增加光学稳定算法和自适应滤波来提升鲁棒性。该技术可扩展至健身监测、远程医疗等场景，展示了计算机视觉在生理信号检测中的创新应用。