摘要
本发明旨在开发一种基于时空特征融合的ECG无创血糖测量方法及系统,以期实现无创实时BG监测,该框架对ECG的时间特征和空间特征进行提取和融合,并采用多种机器学习算法进行回归分析与决策。同时对于数据处理方面,本研究采用切割、分类与融合的方法,将多个样本对象的数据切割后按BG值分类,最后融合再进行特征提取,从而提高模型的泛化性与通用性。
技术关键词
血糖测量方法
脉冲神经网络模型
ECG信号数据
融合特征
注意力机制
前馈神经网络
机器学习模型
稀疏特征
样本
离散小波变换
通道
血糖预测方法
积分方法
Sigmoid函数
IIR滤波器
中间层
机器学习算法
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设备故障诊断方法
故障振动信号
样本
矩阵
故障诊断模型
恶意代码检测方法
多层次特征融合
图像
序列特征
稀疏特征向量
特征指纹图谱
多模态传感器
噪声抑制技术
多尺度
特征提取网络