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摘要：本发明提供了一种基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压估计方法，包括：采集人体的PPG信号及有创连续血压波形信号，对其进行数据处理，计算脉搏波可视图，构建基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压测量模型框架，并设计联合优化目标函数，对无袖带血压测量模型框架的骨干网络架构进行构建，根据数据处理后的PPG信号及有创连续血压波形信号对无袖带血压测量模型进行训练，采集用户PPG信号，将其输入训练后的无袖带血压测量模型中，进行血压估计。本发明提供的基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压估计方法，能够基于脉搏波可视图互迁移学习实现无袖带血压估计，无需频繁校准，血压检测精度高。
主权项：1.一种基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集人体的光电容积脉搏波信号及有创连续血压波形信号；步骤2：对采集的人体的光电容积脉搏波信号及有创连续血压波形信号进行数据处理；步骤3：基于相空间重构算法计算脉搏波可视图；步骤4：构建基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压测量模型框架，并设计联合优化目标函数；步骤5：对无袖带血压测量模型框架的骨干网络架构进行构建；步骤6：根据数据处理后的光电容积脉搏波信号及有创连续血压波形信号对无袖带血压测量模型进行训练；步骤7：采集用户光电容积脉搏波信号，将其输入训练后的无袖带血压测量模型中，进行血压估计。
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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于脉搏波可视图互迁移学习的无袖带血压估计方法
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