在數字化與智能化技術迅猛發展的背景下，智能手表、智能戒指等穿戴式設備已悄然改變我們的日常生活，尤其在健康管理和運動表現優化方面取得了顯著的成就。借助這些智能設備，監測運動心率成為提升個人健身和運動性能的關鍵手段。
然而，在復雜多變的運動環境中，準確測量心率數據對于傳統算法而言具有較大的技術瓶頂。本文將探討如何運用大數據和深度學習技術來開發創新的穿戴式運動心率算法，以應對其中的技術挑戰，并實現更為精準和可靠的心率監測。
運動心率算法的測量挑戰
■ 狀態轉換問題：一般來說，由于算法的優化和數據處理通常需要一定的時間窗口來達到穩定狀態，因此在狀態轉換的瞬間，心率估計可能會出現延遲或不準確的情況。這種滯后效應不僅影響了實時心率的準確性，還可能誤導用戶進行不適當的運動調整。
圖1：狀態轉化問題相關示例頻譜圖
■ 頻譜混疊問題：在高強度運動中，心跳頻率的顯著增加可能導致心率信號可能與身體的運動頻率發生重疊。傳統的心率監測算法往往基于特定的頻率范圍來檢測心率，但當心率信號與運動頻率相近或重疊時，算法難以區分和處理這兩個信號，從而導致測量精度的下降。
圖2：頻譜重疊問題相關示例頻譜圖
基于大數據與深度學習的全場景運動心率算法
當前，在大數據與人工智能技術發展的推動下，穿戴式健康設備的心率檢測算法實現了飛速發展。這一算法深度融合了大數據與AI深度學習技術，歷經數據采集、預處理、大數據分析、特征提取、模型構建與訓練、模型評估與優化，直至應用實踐等多個環節。這一復雜流程充分利用了大數據的豐富信息與AI深度學習的強大能力，顯著提升了心率監測的精準度、實時性和個性化水平。
具體而言，該算法包含以下多維度優化措施：
■ 高精準的信號質量評估單元：對輸入信號進行量化評估，確保每次測量都是精準可靠。
■ 生理模型心率估計單元：利用大數據技術和神經網絡對運動強度、運動狀態以及頻率與心率進行建模，即使在信號質量較弱時也能提供準確的心率估計。
■ 高精度場景識別單元：自動觸發并精確識別當前的運動場景，根據不同的運動狀態調整心率測量的內置參數，從而改善心率估計的準確性。
■ 多通道數據融合：支持多路PPG信號的選擇與融合，進一步提升性能。
得益于上述多維度優化，心率檢測算法在狀態轉化及頻譜混疊方面展現出顯著的性能改善。以下是改善結果的示意圖：
圖3. 狀態轉化結果圖示
圖4. 頻譜重疊結果圖示
經過訓練與優化的深度學習模型應用于實際場景中的心率監測，包括集成至可穿戴設備以實現實時心率監測與預警功能，或部署至云端服務器為用戶提供遠程心率監測與分析服務。在應用過程中，還需持續收集用戶反饋與數據，以便對模型進行不斷的改進與優化。
總結
在運動心率檢測方面，芯海科技CS1262作為一款穿戴式健康測量領域的成熟芯片，憑借高配置性、高精度測量、超強抗干擾能力、低功耗操作、全膚色適配、高可靠性和易用性等優勢，以及提供完整的軟件算法集成方案，顯著提升了客戶的終端方案開發效率，助力產品快速上市。
芯海科技在健康測量領域始終堅持精益求精，構建了從高精度測量芯片到全場景運動心率算法，再到OKOK云端大數據平臺的一站式整體解決方案。該方案能夠為用戶提供準確、實時的心率測量，全面評估健康狀況，帶來專業、智能的健康管理體驗。目前，該方案已實現了頭部客戶的旗艦終端產品上實現規模化量產，為智能可穿戴市場帶來更多可能性。