一种基于实时生理数据特征提取的跌倒预警方法及系统

本发明公开了一种基于实时生理数据特征提取的跌倒预警方法及系统，涉及健康监测技术领域，包括，通过用户佩戴智能手环实时采集生理数据，并进行预处理；通过滑动窗口方法对预处理后的生理数据进行特征提取，得到实时特征；使用基于滑动窗口的动态风险评估方法对实时特征进行筛查，得到符合规则的实时特征；使用长短时记忆网络LSTM模型构建跌倒预警模型，将符合规则的实时特征输入跌倒预警模型，得到跌倒风险预测值；通过基于实时生理数据特征提取的跌倒预警方法，充分利用智能手环实时采集的三轴加速度、姿态角和心率数据，结合预处理、特征提取、规则筛查和跌倒预警模型，实现对用户跌倒风险的精准预测，通过预处理步骤，消除了噪声。