一种基于深度学习模型的心率自校准监测系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习模型的心率自校准监测系统及方法，在该系统中，数据采集模块采集ECG信号、多波段的PPG信号和加速度信号；数据处理模块将数据采集模块采集的信号进行滤波和放大；模数转换模块将数据处理模块的输出信号进行模数转换；状态检测模块基于加速度信号对用户状态进行分类；信号校准模块用于根据用户状态动态调整PPG信号采集的发光波波段权重，得到加权优化的多波段PPG信号，根据ECG信号中的R波位置对PPG信号的波峰位置进行调整，完成对PPG信号的校准；心率计算模块基于深度学习模型进行心率预测，输出心率预测结果；交互模块传输心率预测结果。本发明能够提供稳定且准确的心率监测。