基于大数据与深度学习的穿戴式运动心率算法

在数字化与智能化技术迅猛发展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式设备已悄然改变我们的日常生活，尤其在健康管理和运动表现优化方面取得了显著的成就。借助这些智能设备，监测运动心率成为提升个人健身和运动性能的关键手段。

然而，在复杂多变的运动环境中，准确测量心率数据对于传统算法而言具有较大的技术瓶顶。本文将探讨如何运用大数据和深度学习技术来开发创新的穿戴式运动心率算法，以应对其中的技术挑战，并实现更为精准和可靠的心率监测。

 

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运动心率算法的测量挑战

运动心率，即人体在运动时心脏每分钟收缩和舒张的周期性变化，是科学健身的重要指标。通常来说，因不同的运动强度，心率都会随之变化，同时也与用户的体质、年龄、性别等因素密切相关。 尽管穿戴式健康测量技术日益高效、准确和便捷，但在实际应用中，传统的运动心率检测算法仍然存在一些问题。特别是在用户活动状态突变或进行剧烈运动时，算法可能面临状态转换适应性差、难以准确监测并剔除运动伪影，以及无法识别用户个体差异等问题，导致心率监测反应迟缓、心率数据失真。

■ 状态转换问题：一般来说，由于算法的优化和数据处理通常需要一定的时间窗口来达到稳定状态，因此在状态转换的瞬间，心率估计可能会出现延迟或不准确的情况。这种滞后效应不仅影响了实时心率的准确性，还可能误导用户进行不适当的运动调整。

图1：状态转化问题相关示例频谱图

 

 

■ 频谱混叠问题：在高强度运动中，心跳频率的显著增加可能导致心率信号可能与身体的运动频率发生重叠。传统的心率监测算法往往基于特定的频率范围来检测心率，但当心率信号与运动频率相近或重叠时，算法难以区分和处理这两个信号，从而导致测量精度的下降。

图2：频谱重叠问题相关示例频谱图

 

 

 

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基于大数据与深度学习的全场景运动心率算法

当前，在大数据与人工智能技术发展的推动下，穿戴式健康设备的心率检测算法实现了飞速发展。这一算法深度融合了大数据与AI深度学习技术，历经数据采集、预处理、大数据分析、特征提取、模型构建与训练、模型评估与优化，直至应用实践等多个环节。这一复杂流程充分利用了大数据的丰富信息与AI深度学习的强大能力，显著提升了心率监测的精准度、实时性和个性化水平。

具体而言，该算法包含以下多维度优化措施：

■ 高精准的信号质量评估单元：对输入信号进行量化评估，确保每次测量都是精准可靠。

 

 

■ 生理模型心率估计单元：利用大数据技术和神经网络对运动强度、运动状态以及频率与心率进行建模，即使在信号质量较弱时也能提供准确的心率估计。

 

 

■ 高精度场景识别单元：自动触发并精确识别当前的运动场景，根据不同的运动状态调整心率测量的内置参数，从而改善心率估计的准确性。

 

 

■ 多通道数据融合：支持多路PPG信号的选择与融合，进一步提升性能。

得益于上述多维度优化，心率检测算法在状态转化及频谱混叠方面展现出显著的性能改善。以下是改善结果的示意图：

图3. 状态转化结果图示 

图4. 频谱重叠结果图示

 

 

经过训练与优化的深度学习模型应用于实际场景中的心率监测，包括集成至可穿戴设备以实现实时心率监测与预警功能，或部署至云端服务器为用户提供远程心率监测与分析服务。在应用过程中，还需持续收集用户反馈与数据，以便对模型进行不断的改进与优化。

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总结

在运动心率检测方面，芯海科技CS1262作为一款穿戴式健康测量领域的成熟芯片，凭借高配置性、高精度测量、超强抗干扰能力、低功耗操作、全肤色适配、高可靠性和易用性等优势，以及提供完整的软件算法集成方案，显著提升了客户的终端方案开发效率，助力产品快速上市。

 

 

芯海科技在健康测量领域始终坚持精益求精，构建了从高精度测量芯片到全场景运动心率算法，再到OKOK云端大数据平台的一站式整体解决方案。该方案能够为用户提供准确、实时的心率测量，全面评估健康状况，带来专业、智能的健康管理体验。目前，该方案已实现了头部客户的旗舰终端产品上实现规模化量产，为智能可穿戴市场带来更多可能性。