一种基于脑电和心电的多模态融合特征的状态监测方法及系统

本发明公开了一种基于脑电和心电的多模态融合特征的状态监测方法及系统，本发明涉及人工智能监测技术领域，解决了难以对特征进行有效且准确地提取，在进行模型分析的时候，缺乏系统性和科学性分析的技术问题，本发明通过对脑电和心电信号中的错误数据进行修正和处理，提升了信号质量，为后续分析提供了可靠的数据基础，采用交叉验证和网格搜索方法，科学、系统地选择模型超参数，有效提升了模型性能，结合实时指标和历史数据，绘制时间序列图，深入分析特征指标的变化趋势，能够及时发现生理指标的异常变化，提前预警潜在风险，同时，整理历史异常状态数据，构建风险评级指标，为状态风险评估提供了更全面、客观的依据。