光电容积脉搏波数据的降维处理和聚类分析文献综述

光电容积脉搏波(PPG)信号作为一种非侵入性的生理信号，蕴含着丰富的cardiovascularsystem信息。

然而，PPG信号的高维度和易受干扰等特点，为数据分析带来了挑战。

降维处理和聚类分析作为数据挖掘的重要手段，可以有效地解决这些问题，并为疾病诊断、健康评估等提供依据。

本文首先介绍了PPG信号的基本概念和特征，接着综述了PPG信号降维处理的常用方法，包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和独立成分分析(ICA)等，并比较了它们的优缺点。

然后，本文重点阐述了PPG信号聚类分析的常用算法，包括K均值聚类、模糊C均值聚类和层次聚类等，并分析了它们的适用场景和局限性。

最后，本文对PPG信号降维处理和聚类分析的未来发展方向进行了展望。

关键词：光电容积脉搏波；降维处理；聚类分析；主成分分析；K均值聚类

近年来，随着传感器技术和数据处理技术的快速发展，利用可穿戴设备采集人体生理信号，并通过智能算法进行分析和应用，已经成为医疗健康领域的研究热点。

光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号作为一种易于获取、非侵入性的生理信号，受到了广泛关注[1]。

PPG信号反映了心脏搏动过程中，人体peripheralvascularbloodvolume的变化，蕴含着丰富的cardiovascularsystem信息，可以用于心率、呼吸率、血压等生理指标的测量，以及睡眠监测、运动状态识别、情绪评估等应用[2]。