摘要
本发明涉及医疗数据分析技术领域,具体为一种基于自适应算法的智能血压计数据分析方法。本发明通过接收包含时间戳的连续血压测量数据及同步采集的行为数据,推断用户起床时间,并据此预设并动态调整晨起血压分析窗口,提取对应血压段;对所提取的血压数据进行异常剔除与插值补全,形成完整连续的时间序列,并计算变化速率序列与递归定量特征;结合短期与长期历史数据,分别生成统计特征,并通过个体自适应模型对基线参考值进行动态更新;进一步通过当前血压峰值与上升速率与参考基线比对,识别晨起血压异常事件。该方法能提升分析窗口的个体适配性和血压异常识别的准确性,适用于连续血压数据的精细分析与风险预警。
技术关键词
智能血压计
数据分析方法
递归定量分析
统计特征
基线
医疗数据分析技术
异常事件
序列
动态
速率
线性插值方法
滑动时间窗口
滑动窗口
SVM分类
算法
测量点
生成轨迹
睡眠期
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
滑动平均值算法
基线
训练样本集
无人机
梨小食心虫
自动监测装置
害虫图像
靶标害虫
病虫害防治技术
智能交互控制
特征数据结构
电视盒子
视频流
视频帧
设备状态监测方法
复合传感器
金属外壳
故障特征频率
氧化铝绝缘涂层