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申请/专利权人：深圳市捷美瑞科技有限公司
摘要：本申请涉及深度学习技术领域，公开了一种基于PPG波形信号和压力脉搏信号的房颤测量方法及装置。所述方法包括：分别采集受测对象的初始PPG波形信号和初始压力脉搏信号；进行基线漂移去除和高频噪声滤除，得到目标PPG波形信号和目标压力脉搏信号；进行特征提取，得到PPG波形信号的第一特征参数集合以及压力脉搏信号的第二特征参数集合；进行特征映射和向量转换，得到对应的第一特征映射向量和第二特征映射向量；进行特征组合和主成分降维，得到融合特征映射向量；通过双层堆叠支持向量机模型进行房颤状态判别，得到房颤状态判别结果，本申请通过对PPG波形信号和压力脉搏信号进行融合分析，进而提高了房颤测量的准确率。
主权项：1.一种基于PPG波形信号和压力脉搏信号的房颤测量方法，其特征在于，所述方法包括：分别使用PPG传感器和压力传感器对受测对象进行同步数据采集，得到初始PPG波形信号和初始压力脉搏信号；分别对所述初始PPG波形信号和所述初始压力脉搏信号进行基线漂移去除和高频噪声滤除，得到目标PPG波形信号和目标压力脉搏信号；对所述目标PPG波形信号进行时域特征提取和频域特征提取，得到PPG波形信号的第一特征参数集合，并对所述目标压力脉搏信号进行时域特征提取，得到压力脉搏信号的第二特征参数集合；分别对所述第一特征参数集合和所述第二特征参数集合进行特征映射和向量转换，得到对应的第一特征映射向量和第二特征映射向量；对所述第一特征映射向量和所述第二特征映射向量进行特征组合和主成分降维，得到融合特征映射向量；将所述第一特征映射向量、所述第二特征映射向量以及所述融合特征映射向量输入预置的双层堆叠支持向量机模型进行房颤状态判别，得到房颤状态判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市捷美瑞科技有限公司 基于PPG波形信号和压力脉搏信号的房颤测量方法及装置
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