来源：2025年分布式计算与物联网国际会议（DCOSS-IoT）
加州大学圣克鲁兹团队研发“Pulse-Fi”系统，利用普通Wi-Fi设备（如5美元的ESP32芯片）发射的射频信号，通过机器学习算法提取人体心跳引起的微弱信号变化，实现无穿戴心率监测。在118名被试测试中，5秒内误差仅0.5次/分钟，且不受体位、距离（最远3米）和活动状态影响。该技术有望扩展至呼吸频率与睡眠呼吸暂停监测，成本低、适用场景广。
来源：2025年分布式计算与物联网国际会议（DCOSS-IoT）
加州大学圣克鲁兹团队研发“Pulse-Fi”系统，利用普通Wi-Fi设备（如5美元的ESP32芯片）发射的射频信号，通过机器学习算法提取人体心跳引起的微弱信号变化，实现无穿戴心率监测。在118名被试测试中，5秒内误差仅0.5次/分钟，且不受体位、距离（最远3米）和活动状态影响。该技术有望扩展至呼吸频率与睡眠呼吸暂停监测，成本低、适用场景广。