arXiv 论文提出 TF-IG：轻量 PPG 心率估计的交互门控时频学习框架
原文标题：Interaction-Gated Time-Frequency Learning for Parameter-Efficient PPG-Based Heart Rate Estimation
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论文提出 TF-IG 框架，用双分支结构分别提取 PPG 波形的时域形态与频域周期性，并通过交互门控融合模块建模两者的一致性与差异。在 BIDMC 数据集上，模型以仅 8.46 万参数取得 1.227 BPM 的平均绝对误差，92.28% 的估计落在 3 BPM 误差内。结果显示显式建模跨域交互可在精度与复杂度间取得良好平衡。
- 问题
- PPG 心率估计易受波形失真与干扰影响，且难以在紧凑模型中融合时域与频域信息。
- 方法
- 双分支分别提取时域脉搏形态与频域周期性，用交互门控融合模块显式建模两者的一致性与差异。
- 结果
- BIDMC 数据集上仅 8.46 万参数，MAE 1.227 BPM，RMSE 2.060 BPM，92.28% 估计落在 3 BPM 误差内。
- 影响
- 给可穿戴设备端侧心率估计提供了低参数量、高精度的可参考架构。
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