基于PPG波形信号和压力脉搏信号的房颤测量方法及装置

本申请涉及深度学习技术领域，公开了一种基于PPG波形信号和压力脉搏信号的房颤测量方法及装置。所述方法包括：分别采集受测对象的初始PPG波形信号和初始压力脉搏信号；进行基线漂移去除和高频噪声滤除，得到目标PPG波形信号和目标压力脉搏信号；进行特征提取，得到PPG波形信号的第一特征参数集合以及压力脉搏信号的第二特征参数集合；进行特征映射和向量转换，得到对应的第一特征映射向量和第二特征映射向量；进行特征组合和主成分降维，得到融合特征映射向量；通过双层堆叠支持向量机模型进行房颤状态判别，得到房颤状态判别结果，本申请通过对PPG波形信号和压力脉搏信号进行融合分析，进而提高了房颤测量的准确率。