摘要
本发明公开了一种基于多传感器的呼吸监测分析方法及系统,涉及呼吸监测技术领域。该方法包括:采集多种信号数据并归集为多维度信号数据集;对信号数据进行数据预处理;基于预处理信号数据进行第一阶段数据融合与第二阶段特征融合;采用长短期记忆网络和卷积神经网络构建呼吸异常检测模型并进行呼吸异常检测;分析异常检测结果并进行可视化展示。本发明依托先进的数据融合技术与智能分析算法,能够弥补传统单一传感器监测方法的不足,不仅实现对呼吸信号的多维度、多层次分析,还能极大地提升呼吸监测的准确性与实时性;通过对传感器数据的多模态融合、特征提取和智能分析,能够为疾病的早期诊断与健康监测提供更加精确和可靠的技术支持。
技术关键词
监测分析方法
长短期记忆网络
多传感器
多维特征向量
信号
频域特征
时序特征
心电传感器
时域特征
传感器监测方法
气流传感器
声音传感器
呼吸监测技术
光学传感器
智能分析算法
监测分析系统
数据融合技术
主成分分析法
系统为您推荐了相关专利信息
射频指纹识别方法
信号特征
神经网络训练
矩阵
时间卷积网络
多模态情感分析
智能健康
交互系统
穿戴设备
心理状态评估
多传感器信息融合
刀具磨损图像
多域特征
训练样本集
皮尔逊相关系数
解码方法
短时傅里叶变换
3DCNN模型
通道
信号
随机森林模型
辅助设备
变电站
智能控制方法
历史故障数据