压缩感知（CS）是物联网医疗（IoMT）中的一项新兴技术，尤其适用于智能可穿戴设备，可延长传感器寿命并支持连续健康监测。本文报道了压缩感知在作者提出的腕部无袖带生物传感器中用于连续估计血压（BP）的性能。该传感器仅利用受试者腕部生物信号，提供一种新的血压估计方法。系统对阻抗容积图（IPG）和光电容积图（PPG）双生物信号实施压缩感知...
目的：提出一种基于压缩感知（CS）的心电图（ECG）信号采集方法，并从高压缩比的压缩测量中稳健估计心率变异性（HRV）参数。方法：在生物传感器中采用 CS 对 ECG 信号进行压缩；对压缩测量应用两种算法估计 QRS 波群位置。第一种算法通过对信号一阶差分施加块稀疏结构重建 ECG，使瞬态 QRS 段在一阶差分中显著增强；采用多种块...
本文提出一种基于QRS复波的心律失常高效远程监测方法。针对便携式无线生物传感器采集的心电图（ECG）信号，传统压缩感知（CS）重建计算量较大，本文在传感器端对每个ECG片段高效计算两个特征：绝对差之和（SAD）和绝对差最大值（MAD）。这两个特征作为附加测量分量与CS测量值一起通过无线信道传输到接收端。接收端利用机器学习分类器（如支...
表面肌电（sEMG）是一种无创测量骨骼肌电活动的方法，但现有系统难以实时监测、处理速度慢且功耗高，不适合无线医疗。本文提出一种基于模拟压缩感知（CS）的可穿戴无线 sEMG 生物传感器架构，包含三个新算法。发射端在模数转换（ADC）前采用两个算法实现模拟压缩：利用随机感知矩阵对稀疏 sEMG 进行随机线性测量，并通过 Gilbert...