基于MATLAB的血氧饱和度监测算法双平台实现与对比分析

资 源 简 介

本项目利用MATLAB进行PPG信号的血氧饱和度算法开发与仿真，实现红/红外双波长信号处理。对比分析MATLAB原型与C语言移植版本的性能表现，为嵌入式医疗设备提供可靠算法基础。

详 情 说 明

实时血氧饱和度监测算法的双平台实现与对比分析

项目介绍

本项目设计并实现了基于光电体积描记法（PPG）的血氧饱和度（SpO₂）计算算法。通过在MATLAB平台进行算法原型开发、仿真验证与数据分析，并将核心算法移植至C语言进行嵌入式系统适配，实现了跨平台的性能对比与优化分析。项目重点解决了双波长PPG信号处理、生理参数建模以及嵌入式代码移植等关键技术问题。

功能特性

• 双平台实现：MATLAB算法原型验证与C语言嵌入式移植
• 信号预处理：针对红光（660nm）和红外光（940nm）PPG信号的去噪与滤波处理
• 核心算法：基于Beer-Lambert定律的血氧饱和度计算模型
• 实时输出：动态SpO₂数值计算与波形可视化显示
• 性能分析：MATLAB平台精度验证与C语言资源消耗评估

使用方法

MATLAB平台运行

1. 准备输入数据：双通道PPG信号（.mat格式，含红光和红外光采样序列）
2. 设置采样率参数（通常为100-500Hz）
3. 运行主程序，算法将自动完成信号处理与SpO₂计算
4. 查看输出结果：实时波形显示与Excel格式分析报告

C语言平台部署

1. 配置嵌入式开发环境（编译器、串口通信等）
2. 输入二进制数据流（模拟ADC采集序列）
3. 编译并烧录至目标嵌入式设备
4. 通过串口监控实时SpO₂输出与性能日志

系统要求

MATLAB平台

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少2GB可用内存

C语言平台

• C99标准编译器（如GCC、IAR、Keil）
• 嵌入式目标设备（ARM Cortex-M系列或同等性能MCU）
• 最小内存需求：RAM 8KB，Flash 16KB

文件说明

主程序文件完成了PPG信号采集数据的全面处理流程，包含了信号质量评估与预处理滤波、基于滑动窗口的动态特征峰值检测、双波长光强信号交流直流分量分离计算、遵循Beer-Lambert定律的血氧饱和度数学模型求解，以及实时波形可视化与数值结果输出等核心功能模块的协同运行。