可穿戴设备特性综述

很早就想抽空写一篇关于智能穿戴中各种特性的综述文章。今天逼迫自己开个头。总体来说，在当前的智能穿戴领域，主要分为运动和健康两大块。

本文综述智能穿戴设备领域的功能特性，将其划分为运动与健康两大板块，运动侧涵盖监测、动作识别与定位，健康侧重点讲解睡眠分期依赖的多种生理信号，并列举压力、血氧、心率等监测方向。

腕间方寸，洞察健康全局

一、可穿戴设备中的传感器

可穿戴设备的功能特性建立在传感器硬件之上，常见传感器包括：

1. 惯性传感器（IMU）：加速度计、陀螺仪、磁力计，用于运动监测、姿态解算与动作识别；
2. 光学心率传感器（PPG）：通过绿光/红光照射皮肤，利用光电容积脉搏波描记法获取心率、血氧等生理参数；
3. 心电电极（ECG）：采集单导联或多导联心电信号，用于心脏健康监测；
4. 温度传感器：测量皮肤温度，辅助发热预警与睡眠监测；
5. 定位模块：GPS 用于室外运动轨迹记录与定位。

二、运动特性

1、运动监测

运动监测是可穿戴设备最基础的功能，主要包括：

• 计步与距离：基于加速度计的周期性步态检测，结合步幅估算距离；
• 卡路里消耗：综合步数、心率与运动类型估算能耗；
• 运动类型识别：自动区分走路、跑步、骑行、游泳、爬楼等运动，游泳场景还会结合气压计判断泳姿与趟数。

2、动作识别

动作识别利用 IMU 的加速度、角速度时序数据，通过特征提取（时域、频域特征）与机器学习分类器（SVM、决策树、神经网络）识别特定动作，如跌倒检测、挥拍动作、健身动作计数等。相比单纯的计步，动作识别需要更精细的信号处理与模型训练。

3、室外定位

室外运动（跑步、骑行、登山）依赖 GPS 进行定位与轨迹记录，核心指标包括定位精度、冷启动时间与功耗。部分设备支持北斗、GLONASS、Galileo 多系统联合定位以提升精度；室内场景则借助 Wi-Fi、蓝牙定位作为补充。

三、健康特性

1、睡眠分期

睡眠分期主要是用来对睡眠过程进行监测，计算睡眠过程中各个期间的时长与周期。

用于睡眠分期的信号主要包括如下信号：

1. 单通道脑电（electroencephalogram，EEG）；
2. 多通道脑电 EEG；
3. 心电（electrocardiogram，ECG）；
4. 眼电（electro-oculogram，EOG）；
5. 肌电（electromyogram，EMG）；
6. 呼吸等生理信号。
7. 体动传感器，如acc、陀螺仪

消费级可穿戴设备通常无法佩戴脑电电极，因此多采用体动信号 + 心率（PPG）的组合来估计睡眠分期：通过整夜的体动剧烈程度与心率变化趋势，将睡眠划分为清醒、浅睡、深睡、快速眼动（REM）等阶段。

2、压力检测

压力检测主要依赖心率变异性（HRV）分析：当人处于压力状态时，交感神经兴奋，HRV 的时域指标（如 RMSSD）与频域指标（如 LF/HF 比值）会发生可观测的变化。设备通过长时间佩戴连续采集 PPG 或 ECG 信号，结合量表（如 PSS）校准，给出压力等级评估。

3、血氧检测

血氧饱和度（SpO2）通过 PPG 双波长原理测量：氧合血红蛋白与还原血红蛋白对不同波长光（红光 660nm、红外光 940nm）的吸收率不同，通过两者光强的比值即可估算 SpO2。该功能常用于高原旅行、睡眠呼吸暂停辅助筛查与高强度运动监测。

4、血糖检测

血糖检测是智能穿戴领域的难点。目前主流技术方向为非侵入式血糖监测，包括近红外光谱、拉曼光谱、射频阻抗等方案，但受汗液、肤色、温度等干扰因素影响，精度尚未达到医疗级标准，市面产品多为辅助参考性质。侵入式或微创方案（连续血糖监测 CGM）则是医疗领域的主流。

5、血脂检测

血脂（胆固醇、甘油三酯等）目前没有成熟的可穿戴检测方案，主要依赖抽血化验。部分研究尝试通过光学或生化传感器实现长期趋势监测，但均处于实验室阶段，短期内难以落地。

6、血压监测

血压监测有两种路线：一是传统的示波法，通过充气袖带测量，精度高但体积大、难以连续佩戴；二是基于 PPG 脉搏波传导时间（PTT）的估测方法，无需袖带、可连续测量，但需要定期校准且精度受运动干扰影响较大。当前消费级手表多采用后者，作为健康参考而非医疗诊断依据。

7、心脏健康

心脏健康监测通过单导联 ECG 电极采集心电信号，可进行房颤（AFib）筛查、早搏检测与心率变异性分析。配合算法，设备能识别不规则心律并在异常时提醒用户及时就医。部分高端设备已获得医疗器械认证，具备临床参考价值。

8、心率监测

心率监测是可穿戴设备最成熟、最核心的健康功能，基于 PPG 光电容积脉搏波原理，通过分析皮肤下毛细血管血流体积变化推算瞬时心率。除实时心率外，还衍生出静息心率、运动心率区间（燃脂/有氧/无氧）、最大摄氧量（VO2max）等指标，为运动训练提供指导。

小结

智能穿戴设备以传感器为硬件基础，运动侧围绕 IMU 与 GPS 构建监测、识别、定位能力，健康侧围绕 PPG、ECG 构建睡眠、压力、血氧、心率等监测能力。血糖、血脂等生化指标的连续无创监测仍是行业待突破的方向。