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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种健康管理一体化数据采集优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118964859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411423298.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种健康管理一体化数据采集优化方法及系统是由王其景;廖洪恩设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种健康管理一体化数据采集优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种健康管理一体化数据采集优化方法及系统，该方法包括：获取用户历史若干个月份的用户健康数据；基于血压序列中的各类数据序列与其正常数据范围之间的偏差程度、各类数据序列表现的生理性疾病与非生理性疾病的数据变化情况，以及各类数据序列中局部子序列之间的差异情况，确定各类数据序列的数据持续异变指数；结合外界因素序列以及最大数据持续异变指数，确定噪声指数；基于噪声指数改进卡尔曼滤波算法对心率序列、收缩压序列以及舒张压序列进行滤波。本发明旨在消除用户自身行为以及外界因素对采集数据造成的干扰，可以得到更加准确的用户健康数据，便于用户进行健康状况评估。

本发明授权一种健康管理一体化数据采集优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种健康管理一体化数据采集优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取用户历史若干个月份的用户健康数据；所述用户健康数据包括血压序列和外界因素序列；将血压序列中的各类数据序列分别进行均匀划分，得到各类数据序列每天的局部子序列；基于各类数据序列与其正常数据范围之间的偏差程度、各类数据序列表现的生理性疾病与非生理性疾病的数据变化情况，以及各类数据序列中局部子序列之间的差异情况，确定用户每个月的血压序列中各类数据序列的数据持续异变指数；结合外界因素序列中数据的变异情况、与血压序列中各类数据序列之间的相关性，以及血压序列中各类数据序列中的最大数据持续异变指数，确定用户每个月的噪声指数；基于噪声指数修正原始卡尔曼增益计算过程中的噪声矩阵，采用改进后的卡尔曼滤波算法对心率序列、收缩压序列以及舒张压序列进行滤波；所述血压序列包括收缩压序列、舒张压序列和心率序列；所述外界因素序列包括睡眠状态得分序列、饮食习惯得分序列、精神状态得分序列和心理状态得分序列；所述噪声指数的确定方法包括：将外界因素序列中所有种类的得分序列进行合并，得到外界因素综合得分序列；获取外界因素综合得分序列的变异系数；将各类数据序列内所有的局部子序列的数据均值，组成各类数据序列的平均序列；计算各类数据序列的平均序列与外界因素综合得分序列之间的相关性，获取最大相关性；基于变异系数、最大相关性以及所述最大数据持续异变指数，确定所述噪声指数；其中，变异系数与最大相关性均与所述噪声指数呈正相关关系，所述最大数据持续异变指数与所述噪声指数呈负相关关系。

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