Nature Sensors｜威斯康星大学麦迪逊分校研发锁相高光谱传感器，破解复杂光照下的远程生物识别难题

这项研究的核心在于通过硬件层面的创新，从根本上解决了传统光学传感器无法区分“有用信号”和“环境噪声”的难题。

1.锁相成像：给光信号加上“身份证”

研究团队设计了一套独特的成像系统。他们使用可编程的多波长LED阵列（覆盖350-1100nm）作为光源，并对每个波长的光进行特定频率的调制（例如1000Hz）。

-同步解调： 配合定制的锁相CMOS传感器，相机只“识别”并放大那些带有特定调制频率的光信号，而将不闪烁或频率不匹配的环境光（如阳光、室内灯光）统统视为噪声并加以滤除。

-极致抗扰： 实验表明，即使环境光强度波动剧烈，或者在极低光照（如月光下，1 µW/cm²）条件下，该系统仍能稳定捕捉到清晰的脉搏波信号。相比之下，传统HSI相机在这些场景下的信号往往被噪声淹没。

锁相高光谱成像系统的工作原理与传统技术的对比

2. 精准的生命体征“透视”

利用这一系统，研究人员实现了对多项关键生理指标的高精度监测。

– 心率监测： 在阅读、游戏、睡眠等不同光照场景下，该系统的心率估算误差均低于 3 bpm，远优于传统HSI技术（通常超过10 bpm）。

– 血氧饱和度（SpO2）： 通过快速切换660nm（红光）和940nm（近红外）照明，系统实现了双波长成像。在环境光波动期间，其SpO2测量的平均误差相比传统方法降低了 2.7倍，且最大误差控制在3%以内，与接触式指夹血氧仪高度一致。

动态光照环境下心率与血氧监测的鲁棒性验证

3. 深层信息的挖掘与重建

得益于极高的信噪比（SNR），该系统获取的光电容积脉搏波（PPG）信号保留了丰富的细节特征。

– 波形重建： 结合机器学习模型，研究人员成功利用面部PPG信号重建出了高保真的心电图（ECG）波形和血压（BP）数值。

– 临床潜力： 重建的ECG波形清晰地展示了P波、R波和T波等关键特征，与标准ECG设备的波形相关系数高达 0.941。这意味着未来仅通过“看”脸，就有可能进行心血管疾病的初步筛查。

基于高质量PPG信号的ECG波形与血压重建

尽管锁相HSI技术表现出色，但要将其转化为便携式或家用设备，仍需解决一些问题：

1. 系统集成度： 目前的实验装置包含独立的函数发生器、多波长光源和定制相机，体积较大。如何将这些组件微型化，集成到类似智能手机大小的设备中，是商业化的关键。

2. 运动伪影： 虽然该系统对光照变化有很强的免疫力，但受试者的剧烈运动（如头部大幅转动）仍可能导致信号丢失或失真。未来需要结合更先进的运动补偿算法。

3. 计算成本： 高频调制和多波长成像产生了大量数据，实时的解调和信号处理对计算资源有一定要求。开发更高效的边缘计算算法是实现实时、低功耗监测的必要条件。

威斯康星大学麦迪逊分校团队的这项工作，为远程生物识别传感提供了一个“环境光免疫”的解决方案。

通过巧妙结合锁相放大原理与成像技术，它打破了光照条件对光学测量的限制。这不仅让非接触式健康监测在家庭、驾驶舱等复杂光环境下成为可能，也为未来的远程医疗、情感计算等领域提供了更加可靠的数据采集工具。也许在不久的将来，你的网络摄像头就能成为你的私人健康顾问，随时随地守护你的心血管健康。

Shao, Z., Huang, G., Mielczarek, A. et al. Robust spectral sensor for standoff biometric detection. Nat. Sens. (2026). https://doi.org/10.1038/s44460-025-00012-0