在數(shù)字化與智能化技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式設(shè)備已悄然改變我們的日常生活，尤其在健康管理和運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)優(yōu)化方面取得了顯著的成就。借助這些智能設(shè)備，監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)心率成為提升個(gè)人健身和運(yùn)動(dòng)性能的關(guān)鍵手段。

然而，在復(fù)雜多變的運(yùn)動(dòng)環(huán)境中，準(zhǔn)確測(cè)量心率數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)算法而言具有較大的技術(shù)瓶頂。本文將探討如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新的穿戴式運(yùn)動(dòng)心率算法，以應(yīng)對(duì)其中的技術(shù)挑戰(zhàn)，并實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)和可靠的心率監(jiān)測(cè)。

運(yùn)動(dòng)心率算法的測(cè)量挑戰(zhàn)

運(yùn)動(dòng)心率，即人體在運(yùn)動(dòng)時(shí)心臟每分鐘收縮和舒張的周期性變化，是科學(xué)健身的重要指標(biāo)。通常來(lái)說(shuō)，因不同的運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度，心率都會(huì)隨之變化，同時(shí)也與用戶(hù)的體質(zhì)、年齡、性別等因素密切相關(guān)。 盡管穿戴式健康測(cè)量技術(shù)日益高效、準(zhǔn)確和便捷，但在實(shí)際應(yīng)用中，傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)心率檢測(cè)算法仍然存在一些問(wèn)題。特別是在用戶(hù)活動(dòng)狀態(tài)突變或進(jìn)行劇烈運(yùn)動(dòng)時(shí)，算法可能面臨狀態(tài)轉(zhuǎn)換適應(yīng)性差、難以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)并剔除運(yùn)動(dòng)偽影，以及無(wú)法識(shí)別用戶(hù)個(gè)體差異等問(wèn)題，導(dǎo)致心率監(jiān)測(cè)反應(yīng)遲緩、心率數(shù)據(jù)失真。

■ 狀態(tài)轉(zhuǎn)換問(wèn)題：一般來(lái)說(shuō)，由于算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理通常需要一定的時(shí)間窗口來(lái)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，因此在狀態(tài)轉(zhuǎn)換的瞬間，心率估計(jì)可能會(huì)出現(xiàn)延遲或不準(zhǔn)確的情況。這種滯后效應(yīng)不僅影響了實(shí)時(shí)心率的準(zhǔn)確性，還可能誤導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)行不適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)調(diào)整。

圖1：狀態(tài)轉(zhuǎn)化問(wèn)題相關(guān)示例頻譜圖

■ 頻譜混疊問(wèn)題：在高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)中，心跳頻率的顯著增加可能導(dǎo)致心率信號(hào)可能與身體的運(yùn)動(dòng)頻率發(fā)生重疊。傳統(tǒng)的心率監(jiān)測(cè)算法往往基于特定的頻率范圍來(lái)檢測(cè)心率，但當(dāng)心率信號(hào)與運(yùn)動(dòng)頻率相近或重疊時(shí)，算法難以區(qū)分和處理這兩個(gè)信號(hào)，從而導(dǎo)致測(cè)量精度的下降。

圖2：頻譜重疊問(wèn)題相關(guān)示例頻譜圖

基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的全場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)心率算法

當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)下，穿戴式健康設(shè)備的心率檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)了飛速發(fā)展。這一算法深度融合了大數(shù)據(jù)與AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，歷經(jīng)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、大數(shù)據(jù)分析、特征提取、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、模型評(píng)估與優(yōu)化，直至應(yīng)用實(shí)踐等多個(gè)環(huán)節(jié)。這一復(fù)雜流程充分利用了大數(shù)據(jù)的豐富信息與AI深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力，顯著提升了心率監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)度、實(shí)時(shí)性和個(gè)性化水平。

具體而言，該算法包含以下多維度優(yōu)化措施：

■ 高精準(zhǔn)的信號(hào)質(zhì)量評(píng)估單元：對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行量化評(píng)估，確保每次測(cè)量都是精準(zhǔn)可靠。

■ 生理模型心率估計(jì)單元：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及頻率與心率進(jìn)行建模，即使在信號(hào)質(zhì)量較弱時(shí)也能提供準(zhǔn)確的心率估計(jì)。

■ 高精度場(chǎng)景識(shí)別單元：自動(dòng)觸發(fā)并精確識(shí)別當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，根據(jù)不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)調(diào)整心率測(cè)量的內(nèi)置參數(shù)，從而改善心率估計(jì)的準(zhǔn)確性。

■ 多通道數(shù)據(jù)融合：支持多路PPG信號(hào)的選擇與融合，進(jìn)一步提升性能。

得益于上述多維度優(yōu)化，心率檢測(cè)算法在狀態(tài)轉(zhuǎn)化及頻譜混疊方面展現(xiàn)出顯著的性能改善。以下是改善結(jié)果的示意圖：

圖3. 狀態(tài)轉(zhuǎn)化結(jié)果圖示 

圖4. 頻譜重疊結(jié)果圖示

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練與優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中的心率監(jiān)測(cè)，包括集成至可穿戴設(shè)備以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)心率監(jiān)測(cè)與預(yù)警功能，或部署至云端服務(wù)器為用戶(hù)提供遠(yuǎn)程心率監(jiān)測(cè)與分析服務(wù)。在應(yīng)用過(guò)程中，還需持續(xù)收集用戶(hù)反饋與數(shù)據(jù)，以便對(duì)模型進(jìn)行不斷的改進(jìn)與優(yōu)化。

總結(jié)

在運(yùn)動(dòng)心率檢測(cè)方面，