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9. 智能穿戴传感器融合：IMU、PPG、皮温和场景状态判断

共计 30 章节
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01
课程导入
智能穿戴设备的发展趋势 · 传感器融合的价值 · 本课程的学习目标与适用人群
课程导入智能穿戴设备的发…
02
传感器基础
IMU（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计）的工作原理
传感器基础IMU
03
传感器基础
PPG光电容积脉搏波的工作原理 · 信号特征 · 常见干扰源及测量部位
传感器基础PPG
04
传感器基础
皮温传感器的类型 · 热敏电阻原理 · 测量精度与响应时间
传感器基础皮温传感器的类型
05
场景状态定义
常见场景（静止 · 走路 · 跑步
场景状态定义常见场景
06
数据采集与同步
多传感器时间同步 · 采样率设置 · 数据格式与存储规范
数据采集同步
07
信号预处理
IMU数据滤波（低通 · 高通 · 带通）
信号预处理IMU
08
信号预处理
PPG信号去噪 · 运动伪影消除（自适应滤波 · ICA）
信号预处理PPG
09
信号预处理
皮温平滑滤波 · 异常值检测与缺失值插补
信号预处理皮温平滑滤波
10
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程时域特征
11
特征工程
频域特征（FFT · 功率谱密度 · 频带能量）的提取与适用场景
特征工程FFT
12
特征工程
非线性特征（熵 · 复杂度 · 样本熵）在生理信号中的应用
特征工程非线性特征
13
IMU姿态解算
欧拉角 · 四元数 · 旋转矩阵
IMU姿态解算
14
步态分析
基于IMU的步数检测 · 步频估计 · 步态周期划分与活动识别
步态分析IMU
15
心率与心率变异性
从PPG提取心率 · HRV时域与频域指标 · 以及运动伪影的影响
心率心率变异性
16
皮温与生理状态
皮温在情绪 · 压力 · 睡眠周期中的变化规律及解读方法
皮温生理状态
17
多传感器融合方法
数据级 · 特征级 · 决策级融合的层次与常用算法（加权平均
多传感器融合方法数据级
18
基于机器学习的融合
特征选择 · 分类器（SVM · 随机森林
基于机器学习的融…特征选择
19
基于深度学习的融合
CNN · LSTM · Transformer在时序传感器融…
基于深度学习的融…CNN
20
场景状态判断实战
使用公开数据集（如WISDM · PAMAP2）进行活动识别完整流程
场景状态判断实战WISDM
21
场景状态判断实战
基于PPG和IMU的睡眠分期（清醒 · 浅睡 · 深睡
场景状态判断实战PPG
22
场景状态判断实战
结合皮温与PPG的压力/情绪状态评估…
场景状态判断实战PPG
23
实时系统设计
嵌入式平台（MCU · DSP）上的资源约束 · 算法轻量化与功耗优化
实时系统设计MCU
24
系统集成与校准
多传感器联合校准 · 佩戴位置影响 · 个体差异补偿
系统集成校准
25
数据质量与可靠性
传感器故障检测 · 数据有效性评估 · 置信度度量
数据质量可靠性
26
隐私与安全
生理数据敏感性与合规（GDPR · HIPAA） · 本地处理与加密传输
隐私安全
27
常见问题与调试
信号噪声大 · 同步偏差 · 误判率高
常见问题调试
28
性能评估与优化
准确率 · 召回率 · F1分数
性能评估优化
29
综合项目
设计一个多场景（办公 · 运动 · 睡眠）状态监测系统
综合项目设计一个多场景
30
前沿与展望
边缘AI · 联邦学习 · 多模态大模型在智能穿戴传感器融合中的…
前沿AI