摘要
本发明提供一种久静未动状态识别方法和可穿戴设备,涉及穿戴设备技术领域,久静未动状态识别方法包括将现有技术中的采集心率的数值、血压的数值改为采集体表振动波近似模拟量。利用佩戴对象的体表振动,判断佩戴对象是否处于久静未动状态。利用佩戴对象的体表振动的模量阈值直接确定佩戴对象是否处于久静未动状态,减少了警报信息的误报率。利用滑动窗口进行连续的检测,提高了可穿戴设备的持续性监测能力。提取选择的待析窗口的识别复变函数的模量,基于模量阈值,确定是否发出预警信息,这降低了可穿戴设备的处理器的算力需求。监测结果获取简单,监测结果准确性高。该可穿戴设备具有监测结果获取简单,监测结果准确性高技术效果。
技术关键词
状态识别方法
滑动窗口
振动传感器
线性回归方程
振动波
时间段
坐标点
坐标系
分辨率
线性回归算法
可穿戴设备
生成特征
定义
数值
对象
时间域
数据中心
样本
系统为您推荐了相关专利信息
身份识别方法
注意力机制
脑电信号分类
滑动窗口
计算机可读指令
深度学习混合模型
指数预测方法
双向长短期记忆
BiLSTM模型
深度学习模型
特征选择
信息熵
卷积模块
细化算法
毛羽检测技术
岩性填图方法
监督式机器学习
正则化算法
Adaboost算法
机器学习分类模型