智能手表心率检测的原理及不同方法的优劣

智能手表、手机、耳机都能检测心率，目前心率识别的原理方法有几种?各自的优势和应用是什么?有哪些已经应用到可穿戴设备上，他们和医疗领域的应用相比怎么样?

血氧法：

基本测量的原理：血氧的含量，饱和度的测量在手指测量是最多的，也可以在脚趾、耳朵，这是最常见的测量血氧的地方。

原理就是用红光和红外光发射，这两个要非常将近，保证他们在手指基本上非常接近的位置，可以保证检测的准确度。这本身对传感器技术，LED也是挑战。

红光和红外光是分开工作的，当红光工作的时候，红外光是关闭的，可以保证红光和红外光之间的工作非常干扰，刚才讲距离要非常近，保证在同一个身体组织结构里面取得的信息。

 

当你有脉动的时候，走过毛细血管的时候把氧分子丢下了，回到这边是还原的血红蛋白。所以检测的时候，红光和红外光都是一个光，一方面会受到组织结构的衰减，再有受到静脉血的衰减，还有动脉的衰减，动脉有两个部分，一部分是存量的，总是在里面的，由于心脏的博动，有一部分脉动的血红蛋白，血红蛋白会增加。

 

因为有心跳的原因，就是脉动了，通过手指传送的光强会不断的变化。

这样通过一定的算法既可以检测到心率了，当然发光二极管噪声的处理是很关键的。

光电式：

一束光打在皮肤上，测量反射/透射的光。因为血液对特定波长的光有吸收作用，每次心脏泵血时都会该波长都会被大量吸收，以此就可以确定心跳。缺点：耗电大，会因环境光干扰。

 

 

发绿光的就是LED啦，中间那个不发光的就是测量反射光的sensor。市面上几乎所有运动手表都是这个原理。

 

这个是运动耳机。依照图片来看应该也是光电式：L耳机那两个空应该就是一收一发。因为耳朵上皮肤比较薄，所有对于光电式测量有一定的优势。

测心电信号：

测量心肌收缩的电信号。和心电图类似原理。缺点：电路复杂，占PCB空间大。sensor必须紧贴皮肤，放置位置相对固定。心率带常用。

 

第三种振动式比较少见，最近才有产品出来。 因为每次心跳都会引起身体的震动，通过高精度的传感器捕捉这种震动，再经过信号处理可以得到心跳。比如下面的darma 坐垫。

 

他们用的是自己开发的光纤传感器来测量这样小的震动。

我们通过光电式传感器，检测到下图中的波形

 

脉冲传感器的原始信号被放大，并使其在V / 2脉冲波，中点电压附近。脉冲传感器通道对光强度的相对变化。如果光入射在传感器的数量保持不变，信号值将保持在(或接近)ADC范围的中点。更多的光，信号则上升。较少的光，相反的。每个脉冲，从绿色的LED的光被反射回到传感器的强度都会变化。

我们的目标是瞬间心脏的连续跳动，以及两次跳动的时间间隔，称为搏动间隔(IBI)。

心率计算是根据：相邻两个脉冲波的上升段的中间值之差，来进行计算IBI的。然后就可以计算BPM的数值了。(BPM是Beat Per Minute的简称，中文名为拍子数，释义为每分钟节拍数的单位。)

 

假设心电图机的采样率为1000，也即是每秒钟要采样1000个数据，那么怎样依靠这些采样的数据计算出心律呢?用计算机来计算心律可以发挥计算机计算能力强大的特点，就不用象人工掐脉数心律一样，要等到一分钟才能得到结果，用计算机来计算心律我们只要有4秒钟的心电数据就可以了，即4000个数据就可以计算出心律了，瞬时性非常好。

假设我们要求的心率是x，那么心率计算的数学公式如下(R波指的是大小为4000的缓冲区里面，心跳波动的各个波峰)：

x / (60*1000) = (R波个数 - 1) / (最后一个R波位置 - 第一个R波位置)

求出x

x = (60*1000) * (R波个数 - 1) / (最后一个R波位置 - 第一个R波位置)

这个数学公式中 (最后一个R波位置-第一个R波位置) 得到的是最后一个R波和第一个R波之间隔了多少个数据，采样率1000的话，这个值其实就是隔了多少个毫秒。