PPG（光电容积脉搏波描记法）和ECG（心电图），PPG是最核心、最常用的方法，而ECG则是一种更专业、用于辅助判断心率不齐等功能的技术。
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核心技术：PPG (Photoplethysmography) - 光电容积脉搏波描记法
你可以把它理解为一种“无创的光学测速法”，用来测量你手腕皮下毛细血管中血液的流动情况。
基本原理
- 光的吸收与反射：手环背部会发出特定波长的绿光（有些也会用黄光或红光，绿光对皮肤色素的干扰较小，信噪比更高）。
- 血液 vs 组织：当光线照射到你的手腕时，会被两种东西吸收和反射：
- 组织（皮肤、骨骼、肌肉等）：它们对光的吸收是相对恒定的。
- 血液：血液中的血红蛋白对特定波长的光有很强的吸收能力，尤其是在血液含氧量高的时候。
- 心跳带来的变化：你的心脏在泵血时，会引起血管的搏动（扩张和收缩）。
- 心脏收缩时：有更多的血液被泵入手腕的毛细血管，血管扩张，血液容积增加，手环发出的绿光被血液吸收得更多，反射回手环传感器变少。
- 心脏舒张时：血液容积减少，血管收缩，被血液吸收的光变少，反射回手环传感器变多。
- 检测信号：手环背部的光敏传感器会持续检测这些反射回来的光强度的周期性变化，这个变化的频率，就与你心跳的频率完全一致，通过计算这种变化的频率，手环就能实时得出你的心率。
为什么是绿光？
- 穿透力：绿光在皮肤中的穿透深度恰到好处，既能到达浅层的毛细血管，又不会穿透太深被深层组织大量吸收。
- 信噪比：相比红光，绿光对皮肤中的黑色素不敏感，因此在深色皮肤用户上也能获得相对稳定的信号，相比红外光，绿光对血液含氧量的变化更敏感，信号更强。
PPG技术的优缺点
- 优点：
- 功耗低：LED灯和光敏传感器的功耗非常低，非常适合手环这类电池容量有限的设备。
- 体积小：传感器可以做得非常小巧，易于集成。
- 使用方便：只需佩戴在手腕上即可，无需任何操作。
- 缺点：
- 易受干扰：这是最大的挑战，任何导致手腕晃动或压力变化的因素都会干扰信号，导致数据不准。
- 运动：快速走路、跑步、挥动手臂。
- 外部压力：手环戴得太紧或太松。
- 温度变化：寒冷会使血管收缩，信号变弱。
- 纹身：深色纹身会吸收大量光线，导致信号丢失。
- 算法依赖性强：原始的PPG信号非常“嘈杂”，充满了各种干扰，手环内部的芯片需要运行复杂的算法（如滤波、信号放大、AI模型等）来从“噪音”中提取出真正的心跳信号，不同品牌手环的准确度差异，很大程度上取决于其算法的优劣。
- 易受干扰：这是最大的挑战，任何导致手腕晃动或压力变化的因素都会干扰信号，导致数据不准。
辅助技术：ECG (Electrocardiography) - 心电图
一些高端智能手环（如Apple Watch, Huawei Watch GT系列等）还具备ECG功能，这使其从“心率监测”升级到了“心律不齐筛查”。
基本原理
ECG的原理和我们去医院做心电图一样,通过测量心脏在电活动过程中产生的微弱电位差，它测量的不是血液流动，而是心肌细胞的“电信号”。
- 电极：手环表冠（或背面的金属按钮）和表背的金属传感器充当电极。
- 信号采集：你将手指按在表冠上，就形成了一个完整的电路，心脏的电信号会通过你的手臂传导到这两个电极上。
- 信号处理：手环内部的芯片会放大这个极其微弱的（通常只有毫伏级别）电信号，并记录下电位随时间变化的波形，这就是心电图。
ECG能做什么？
- 检测心房颤动 (Atrial Fibrillation, AFib)：这是一种常见的心律不齐，会增加中风风险，其心电图波形与正常心跳有明显区别，手环可以通过算法分析波形来提示“可能存在房颤”。
- 更精确的心率测量：在静止状态下，ECG测量的心率比PPG更精确，因为它直接测量心脏的电信号，不受血液流动、血管压力等光学干扰。
ECG的优缺点
- 优点：
- 准确性高：在理想条件下，ECG是测量心脏电活动的“金标准”。
- 功能专业：能够提供PPG无法获得的诊断级信息（如心律不齐）。
- 缺点：
- 操作不便：需要用户主动配合，将手指按在电极上，且需要保持静止。
- 功耗高：处理和传输ECG数据比PPG耗电得多。
- 无法持续监测：不适合像PPG那样进行24小时不间断的心率监测。
总结与对比
| 特性 | PPG (光电容积脉搏波法) | ECG (心电图法) |
|---|---|---|
| 测量对象 | 血管中血液的容积变化（机械搏动） | 心脏的电活动 |
| 工作方式 | 被动式：持续发射光，接收反射光 | 主动式：用户需用手触摸电极形成回路 |
| 主要功能 | 实时心率监测、心率变异性、血氧饱和度 | 心率不齐筛查（如房颤）、精确心率测量 |
| 功耗 | 低，适合持续监测 | 高，不适合持续监测 |
| 易受干扰因素 | 手腕晃动、压力、温度、纹身、肤色 | 电极接触不良、用户移动 |
| 典型应用场景 | 日常活动、睡眠、运动时的心率追踪 | 静息状态下进行健康检查 |
智能手环的实际工作流程
- 数据采集：手环背部的PPG传感器（通常是绿光LED和光敏二极管）以高频率（如50Hz或更高）持续不断地采集手腕反射回来的光信号。
- 信号预处理：原始信号非常嘈杂，芯片会先进行初步的滤波，去除一些明显的干扰（如工频干扰）。
- 核心算法分析：这是最关键的一步，手环的芯片会运行一个复杂的算法（通常是机器学习模型）：
- 寻找峰值：算法会在处理后的信号中寻找类似心跳的“脉冲波”。
- 排除干扰：它会识别并剔除由手部晃动、肌肉收缩等引起的伪影。
- 计算频率：在一段时间内（如15秒或1分钟），算法会计算有效脉冲的数量，然后换算成“次/分钟”，即心率值。
- 数据呈现与存储：计算出的心率值会显示在屏幕上，并同步到手机App，进行长期存储和趋势分析。
当你看到手环屏幕上跳动的数字时,它背后是一套精密的光学物理原理和强大的算法在默默工作，将你手腕上微弱的血液搏动，转化成了直观的健康数据。
（图片来源网络，侵删）
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