摘要
本发明实施例公开了一种基于离线手环的认知训练监测方法、系统及装置,旨在在解决云端依赖导致的隐私风险与高功耗问题,通过手环内置多模态传感器实时采集用户心率和手部运动等生理行为数据并本地加密存储;利用便携箱体集成的手环数据集线器同步管理多设备充电与数据间歇传输;用户终端基于边缘计算对数据滤波降噪,提取心率变异性频域特征及运动轨迹时域特征,输入机器学习模型生成认知评分;最终通过手环屏幕或触觉反馈输出个性化训练建议。实现全程离线操作,规避数据云端泄露风险,显著延长设备续航时间;结合生理与行为数据的多模态分析提升评估精度,同时通过充电与传输协同机制优化用户体验,形成安全高效的认知训练监测闭环。
技术关键词
训练监测方法
手环
时域特征
频域特征
离线
机器学习模型
便携箱体
光电容积描记传感器
集线器
六轴惯性传感器
数据
外部设备
OLED屏幕
优化用户体验
多模态传感器
生理
电导传感器
心率
通信设备
电源模块
系统为您推荐了相关专利信息
协同航迹规划方法
策略网络模型
诱饵
算法
航迹规划技术
声学信号采集模块
注意力机制
多模态特征
局部特征提取
声学特征
LSTM算法
故障诊断方法
电压互感器
在线故障诊断
离线故障诊断