一种基于机器学习的HRV短时测量方法

本发明提供了一种基于机器学习的HRV短时测量方法，属于机器学习技术领域，包括：根据目标用户的健康评估场景，从场景‑函数数据库中匹配时间窗口函数，并采集目标用户的心电信号，同时，在启动时间窗口函数后捕捉目标用户基于每个采集时刻的用户行为图像；获取基于当前时刻之前的所有采集时刻下的采集信号，并分析采集信号的信号稳定性与信号代表性；且基于当前时刻之前的每个采集时刻下的用户行为图像，对时间窗口函数进行动态调整直到采集完成，得到初始HRV信号并进行实时评估与调整，得到最终HRV信号，并输出。使得较短时间段内采集到的心率变异性数据也能够替代5分钟的标准测量，并保持较高的评估准确性和一致性。