智能穿戴设备健康算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

智能穿戴设备健康算法工程师岗位招聘考试试卷及答案智能穿戴设备健康算法工程师岗位招聘考试一、填空题（每题1分，共10分）1.智能穿戴中利用光电体积描记法测心率的技术缩写是______。2.含加速度计、陀螺仪的运动传感器组合缩写是______。3.睡眠分期通常分为______个主要阶段（含清醒）。4.HRV时域指标中，相邻RR间期差值的均方根缩写是______。5.血氧计算依赖______光和红外光的吸收差异。6.处理时序数据的常用机器学习模型是______（举1个）。7.边缘推理常用轻量化框架是______（举1个）。8.算法验证的“金标准”通常来自______（如医院设备）。9.运动识别的时域特征包括______（举1个）。10.健康算法核心约束是______（如功耗、精度）。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.PPG信号的主要干扰源是？A.环境光B.温度C.湿度D.气压2.深度睡眠对应的脑电特征是？A.α波B.β波C.δ波D.θ波3.IMU不包含以下哪个组件？A.加速度计B.陀螺仪C.磁力计D.压力传感器4.模型轻量化不包括以下哪种方法？A.量化B.剪枝C.蒸馏D.增加层数5.HRV频域HF段代表？A.交感神经活性B.副交感神经活性C.运动强度D.睡眠深度6.SpO2计算基于？A.Beer-Lambert定律B.欧姆定律C.牛顿定律D.傅里叶定律7.运动识别时序特征提取常用？A.CNNB.LSTMC.SVMD.决策树8.可穿戴低功耗通信协议是？A.WiFiB.BLEC.5GD.Ethernet9.算法准确性衡量指标不包括？A.准确率B.召回率C.功耗D.F1值10.健康算法核心应用场景是？A.压力监测B.视频播放C.游戏控制D.社交聊天三、多项选择题（每题2分，共20分）1.健康算法涉及的信号类型包括？A.PPGB.IMUC.EEGD.ECG2.PPG预处理步骤包括？A.滤波B.去基线漂移C.峰值检测D.特征提取3.睡眠分期常用特征包括？A.心率B.呼吸率C.运动强度D.皮肤电4.运动识别常用特征包括？A.时域特征B.频域特征C.统计特征D.几何特征5.边缘计算优势包括？A.低延迟B.低功耗C.数据隐私D.高算力6.算法验证要求包括？A.样本充足B.金标准对比C.场景全面D.功耗达标7.主流健康监测功能包括？A.心率B.睡眠C.血氧D.血压（部分设备）8.PPG滤波方法包括？A.低通B.高通C.带通D.卡尔曼滤波9.算法部署平台包括？A.设备端B.云端C.手机APPD.边缘网关10.HRV常用指标包括？A.SDNNB.RMSSDC.HFD.LF/HF四、判断题（每题2分，共20分）1.PPG只能测心率，无法测血氧。（）2.IMU含加速度计、陀螺仪、磁力计，可姿态感知。（）3.睡眠分期必须依赖EEG才能准确判断。（）4.边缘计算是所有计算放设备端，无需云端。（）5.SpO2计算符合Beer-Lambert定律。（）6.运动识别无需考虑时序变化。（）7.健康算法中功耗比精度更重要。（）8.健康数据必须全部上传云端分析。（）9.HRV降低仅与压力有关。（）10.模型量化可减少体积和功耗。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述PPG信号预处理步骤及目的。2.睡眠分期算法的核心思路是什么？3.如何实现运动识别轻量化？4.临床数据与模拟数据的区别及应用场景？六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何平衡健康算法的准确性与设备功耗？2.可穿戴健康算法的隐私保护挑战及解决方案？---答案一、填空题答案1.PPG2.IMU3.54.RMSSD5.红6.LSTM（或GRU、CNN-LSTM）7.TensorFlowLite（或ONNXRuntime）8.临床医疗设备9.均值（或方差、峰值）10.功耗（或精度）二、单项选择题答案1.A2.C3.D4.D5.B6.A7.B8.B9.C10.A三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.√五、简答题答案1.PPG预处理步骤及目的：①去基线漂移：用高通滤波去除低频干扰（如呼吸、运动伪影）；②带通滤波：保留0.5-10Hz有效频段；③去噪：小波变换/卡尔曼滤波抑制环境光噪声；④峰值检测：定位收缩/舒张峰，用于心率计算。目的是提升信噪比，为参数提取提供可靠输入。2.睡眠分期核心思路：基于多模态信号（PPG、IMU、皮肤电）提取特征（心率、呼吸率、HRV），通过LSTM/随机森林等模型学习各睡眠阶段的特征模式，将睡眠分为清醒、浅睡、深睡、REM。需与临床EEG金标准对比，优化特征和模型提升准确性。3.运动识别轻量化方法：①特征优化：提取低维度高区分度特征（时域均值、频域功率谱）；②模型轻量化：剪枝（去冗余神经元）、量化（浮点转定点）、蒸馏（大模型指导小模型）；③架构简化：用MobileNet/TinyLSTM替代复杂模型；④动态采样：根据场景调整传感器采样率（如睡眠时降低）。4.临床与模拟数据区别及场景：临床数据：真实医疗设备采集，准确性高但样本少、成本高；模拟数据：算法生成，样本足、场景可控但与真实有偏差。临床数据用于算法准确性验证（如睡眠分期）；模拟数据用于鲁棒性测试（如运动干扰下的表现），两者结合全面评估算法。六、讨论题答案1.平衡准确性与功耗：算法层面：用轻量化模型（量化、剪枝）减少计算量，融合IMU特征替代部分PPG计算；硬件层面：选低功耗MCU，动态调整采样率（睡眠降采样、运动升采样）；场景适配：针对不同场景设计差异化算法（睡眠启用低功耗模式）；边缘计算：核心计算放设备端，减少云端传输功耗。2.隐私保护挑战及方案：挑战