研究目的
研究一种通过光电容积图信号估算呼吸频率的非侵入性方法，以克服传统方法在自主呼吸患者中的局限性。
研究成果
从PPG信号估算呼吸频率的拟议方法计算量不大且显示出足够的准确性。该设备与传统方法获得的测量值之间没有统计学上的显著差异，因此适用于医疗应用。未来的工作应侧重于扩大样本量和提高算法的鲁棒性。
研究不足
该研究仅限于30至40岁的健康成年志愿者。未来工作应纳入更多样化的样本（包括不同年龄段和健康状况者），并提升算法对运动伪影和低质量信号样本的鲁棒性。
1：实验设计与方法选择：
该方法将PPG信号按两分钟分段处理，采用截止频率为0.13和0.48赫兹的四阶贝塞尔带通滤波器提取呼吸频率信息。
2：13和48赫兹的四阶贝塞尔带通滤波器提取呼吸频率信息。 样本选择与数据来源：
2. 样本选择与数据来源：研究选取了30名年龄在30至40岁之间的健康成年志愿者。
3：实验设备与材料清单：
使用包含Arduino中央处理器、温度传感器、光电容积图仪和无线收发器的可穿戴设备。
4：实验流程与操作步骤：
将设备佩戴于受试者身上，经过两分钟适应期后，同时通过设备测量和人工观察记录呼吸频率。
5：数据分析方法：
采用Wilcoxon符号秩检验比较设备与传统方法所得结果。
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Arduino
Arduino
Device CPU that receives information from the sensors and transmits the data to a remote server via wireless connection.
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Temperature sensor
Measures the relative body temperature on a point of interest and sends the data to the processor.
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Photoplethysmograph
An optic instrument that allows detection of blood volume in micro vascular tissue by taking measures through the skin surface and detecting changes in light absorption.
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Wireless transceiver
The Wifi module transmits a data vector with the processed information from the sensors to the server.
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