摘要
本发明属于人体健康监测的技术领域,公开了一种基于腕部单路PPG信号的血压测量方法,利用可穿戴设备采集用户手腕部位中两个不同位置对应的T1时间段内的第一原始腕部信号、T2时间段内的第二原始腕部信号,并计算两个采集位置之间的间距;采用生成式补偿深度神经网络对第一原始腕部信号、第二原始腕部信号进行补偿处理,获得T=T1+T2时间段内完整的第一标准腕部信号和第二标准腕部信号;对第一标准腕部信号和第二标准腕部信号分别进行特征提取,获得血液流动动力学特征、血管硬度特征、心脏指标特征,并利用混合智能网络模型测量用户的基准血压。
技术关键词
单路PPG信号
血压测量方法
智能网络模型
深度神经网络
时间段
脉搏波传播速度
可穿戴设备
加速度
光电传感器
机器学习分类模型
人体健康监测
粒子群优化算法
模拟退火算法
血管
心脏
模型主体
数据
血液
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除垢设备
相控阵
智能控制方法
性能预测模型
特征数据信息
家族分类方法
统计特征
融合特征
序列特征
深度神经网络
智能阀门执行器
故障预警系统
量子加密技术
融合深度学习
多模态深度神经网络
智能调度方法
泊位
最小化等待时间
船舶吃水深度
遗传算法