一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法

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一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法
申请号:CN202510142318
申请日期:2025-02-10
公开号:CN120052841B
公开日期:2025-12-23
类型:发明专利
摘要
一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法:1)对于BCG信号进行滤波处理,得到BCG信号BCG_F;2)对BCG_F信号进行筛选,计算波形相似性,筛选低于或等于阈值y的信号;3)对于筛选的BCG_F信号进行指数移动标准化;4)对于通过步骤3得到的BCG_standardize信号进行快速傅里叶变换;5)将BCG_standardize信号与通过步骤4得到的BCG_fft输入卷积神经网络模型当中,得到该BCG信号的心率值。本发明通过上述方法,将部分噪音过大的BCG信号进行去除,同时由于快速傅里叶变换和卷积神经网络的参与对于存在一定体动的BCG信号也能精准预测心率。
技术关键词
心率计算方法 信号 卷积神经网络模型 动态时间规整方法 指数 频率 滤除低频 数据 波形 序列 索引 滤波器 因子 偏差 通道
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