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이 논문은 정확한 심박수 측정을 위해 Photoplethysmographic (PPG) 신호에서 움직임 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. PPG 신호는 얻기 쉽지만 신체 움직임에 왜곡되기 쉽다. 이 연구에서, 움직임 잡음은 가속도 신호를 사용하여 분석하였고 정확한 심박수 측정을 위해 PPG 스펙트럼에서 제거하였다. 제안하는 방법은 3축 가속도 스펙트럼을 스펙트럼의 파워의 순서대로 제거하는 방법이다. 움직임 잡음 제거 유무에 따른 심박 추정 오차를 비교함으로써 제안 알고리즘의 성능을 확인했다. 움직임으로 인한 잡음을 제거하고 12개의 데이터에 2가지 피크 추적을 적용한 후, 분당 심박수의 ...

이 논문은 정확한 심박수 측정을 위해 Photoplethysmographic (PPG) 신호에서 움직임 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. PPG 신호는 얻기 쉽지만 신체 움직임에 왜곡되기 쉽다. 이 연구에서, 움직임 잡음은 가속도 신호를 사용하여 분석하였고 정확한 심박수 측정을 위해 PPG 스펙트럼에서 제거하였다. 제안하는 방법은 3축 가속도 스펙트럼을 스펙트럼의 파워의 순서대로 제거하는 방법이다. 움직임 잡음 제거 유무에 따른 심박 추정 오차를 비교함으로써 제안 알고리즘의 성능을 확인했다. 움직임으로 인한 잡음을 제거하고 12개의 데이터에 2가지 피크 추적을 적용한 후, 분당 심박수의 평균 절대 오차가 기존 알고리즘보다 낮아지는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a motion artifact (MA) removal method in the photoplethysmographic (PPG) signal for accurate heart rate estimation. PPG signal is easy to acquire, but it is easily distorted by body motion. In this study, MA is analyzed using acceleration signal and removed in the PPG spectrum fo...

This paper proposes a motion artifact (MA) removal method in the photoplethysmographic (PPG) signal for accurate heart rate estimation. PPG signal is easy to acquire, but it is easily distorted by body motion. In this study, MA is analyzed using acceleration signal and removed in the PPG spectrum for accurate heart rate estimation. The proposed method for progressively removes three-axis acceleration spectrum in order of spectral power. The performance was confirmed by comparing heart rate estimation errors one case that MA was removed with another case that MA was not removed. After removing MA and applying two peak tracking methods in 12 data sets, the mean absolute error (MAE) of the beat per minute (BPM) is lower than conventional methods.