智能穿戴設(shè)備健康算法工程師崗位招聘考試試卷及答案智能穿戴設(shè)備健康算法工程師崗位招聘考試一、填空題（每題1分，共10分）1.智能穿戴中利用光電體積描記法測心率的技術(shù)縮寫是______。2.含加速度計、陀螺儀的運動傳感器組合縮寫是______。3.睡眠分期通常分為______個主要階段（含清醒）。4.HRV時域指標(biāo)中，相鄰RR間期差值的均方根縮寫是______。5.血氧計算依賴______光和紅外光的吸收差異。6.處理時序數(shù)據(jù)的常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型是______（舉1個）。7.邊緣推理常用輕量化框架是______（舉1個）。8.算法驗證的“金標(biāo)準(zhǔn)”通常來自______（如醫(yī)院設(shè)備）。9.運動識別的時域特征包括______（舉1個）。10.健康算法核心約束是______（如功耗、精度）。二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.PPG信號的主要干擾源是？A.環(huán)境光B.溫度C.濕度D.氣壓2.深度睡眠對應(yīng)的腦電特征是？A.α波B.β波C.δ波D.θ波3.IMU不包含以下哪個組件？A.加速度計B.陀螺儀C.磁力計D.壓力傳感器4.模型輕量化不包括以下哪種方法？A.量化B.剪枝C.蒸餾D.增加層數(shù)5.HRV頻域HF段代表？A.交感神經(jīng)活性B.副交感神經(jīng)活性C.運動強(qiáng)度D.睡眠深度6.SpO2計算基于？A.Beer-Lambert定律B.歐姆定律C.牛頓定律D.傅里葉定律7.運動識別時序特征提取常用？A.CNNB.LSTMC.SVMD.決策樹8.可穿戴低功耗通信協(xié)議是？A.WiFiB.BLEC.5GD.Ethernet9.算法準(zhǔn)確性衡量指標(biāo)不包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.功耗D.F1值10.健康算法核心應(yīng)用場景是？A.壓力監(jiān)測B.視頻播放C.游戲控制D.社交聊天三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.健康算法涉及的信號類型包括？A.PPGB.IMUC.EEGD.ECG2.PPG預(yù)處理步驟包括？A.濾波B.去基線漂移C.峰值檢測D.特征提取3.睡眠分期常用特征包括？A.心率B.呼吸率C.運動強(qiáng)度D.皮膚電4.運動識別常用特征包括？A.時域特征B.頻域特征C.統(tǒng)計特征D.幾何特征5.邊緣計算優(yōu)勢包括？A.低延遲B.低功耗C.數(shù)據(jù)隱私D.高算力6.算法驗證要求包括？A.樣本充足B.金標(biāo)準(zhǔn)對比C.場景全面D.功耗達(dá)標(biāo)7.主流健康監(jiān)測功能包括？A.心率B.睡眠C.血氧D.血壓（部分設(shè)備）8.PPG濾波方法包括？A.低通B.高通C.帶通D.卡爾曼濾波9.算法部署平臺包括？A.設(shè)備端B.云端C.手機(jī)APPD.邊緣網(wǎng)關(guān)10.HRV常用指標(biāo)包括？A.SDNNB.RMSSDC.HFD.LF/HF四、判斷題（每題2分，共20分）1.PPG只能測心率，無法測血氧。（）2.IMU含加速度計、陀螺儀、磁力計，可姿態(tài)感知。（）3.睡眠分期必須依賴EEG才能準(zhǔn)確判斷。（）4.邊緣計算是所有計算放設(shè)備端，無需云端。（）5.SpO2計算符合Beer-Lambert定律。（）6.運動識別無需考慮時序變化。（）7.健康算法中功耗比精度更重要。（）8.健康數(shù)據(jù)必須全部上傳云端分析。（）9.HRV降低僅與壓力有關(guān)。（）10.模型量化可減少體積和功耗。（）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述PPG信號預(yù)處理步驟及目的。2.睡眠分期算法的核心思路是什么？3.如何實現(xiàn)運動識別輕量化？4.臨床數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的區(qū)別及應(yīng)用場景？六、討論題（每題5分，共10分）1.如何平衡健康算法的準(zhǔn)確性與設(shè)備功耗？2.可穿戴健康算法的隱私保護(hù)挑戰(zhàn)及解決方案？---答案一、填空題答案1.PPG2.IMU3.54.RMSSD5.紅6.LSTM（或GRU、CNN-LSTM）7.TensorFlowLite（或ONNXRuntime）8.臨床醫(yī)療設(shè)備9.均值（或方差、峰值）10.功耗（或精度）二、單項選擇題答案1.A2.C3.D4.D5.B6.A7.B8.B9.C10.A三、多項選擇題答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題答案1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.√五、簡答題答案1.PPG預(yù)處理步驟及目的：①去基線漂移：用高通濾波去除低頻干擾（如呼吸、運動偽影）；②帶通濾波：保留0.5-10Hz有效頻段；③去噪：小波變換/卡爾曼濾波抑制環(huán)境光噪聲；④峰值檢測：定位收縮/舒張峰，用于心率計算。目的是提升信噪比，為參數(shù)提取提供可靠輸入。2.睡眠分期核心思路：基于多模態(tài)信號（PPG、IMU、皮膚電）提取特征（心率、呼吸率、HRV），通過LSTM/隨機(jī)森林等模型學(xué)習(xí)各睡眠階段的特征模式，將睡眠分為清醒、淺睡、深睡、REM。需與臨床EEG金標(biāo)準(zhǔn)對比，優(yōu)化特征和模型提升準(zhǔn)確性。3.運動識別輕量化方法：①特征優(yōu)化：提取低維度高區(qū)分度特征（時域均值、頻域功率譜）；②模型輕量化：剪枝（去冗余神經(jīng)元）、量化（浮點轉(zhuǎn)定點）、蒸餾（大模型指導(dǎo)小模型）；③架構(gòu)簡化：用MobileNet/TinyLSTM替代復(fù)雜模型；④動態(tài)采樣：根據(jù)場景調(diào)整傳感器采樣率（如睡眠時降低）。4.臨床與模擬數(shù)據(jù)區(qū)別及場景：臨床數(shù)據(jù)：真實醫(yī)療設(shè)備采集，準(zhǔn)確性高但樣本少、成本高；模擬數(shù)據(jù)：算法生成，樣本足、場景可控但與真實有偏差。臨床數(shù)據(jù)用于算法準(zhǔn)確性驗證（如睡眠分期）；模擬數(shù)據(jù)用于魯棒性測試（如運動干擾下的表現(xiàn)），兩者結(jié)合全面評估算法。六、討論題答案1.平衡準(zhǔn)確性與功耗：算法層面：用輕量化模型（量化、剪枝）減少計算量，融合IMU特征替代部分PPG計算；硬件層面：選低功耗MCU，動態(tài)調(diào)整采樣率（睡眠降采樣、運動升采樣）；場景適配：針對不同場景設(shè)計差異化算法（睡眠啟用低功耗模式）；邊緣計算：核心計算放設(shè)備端，減少云端傳輸功耗。2.隱私保護(hù)挑戰(zhàn)及方案：挑戰(zhàn)