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申请/专利权人：洛阳理工学院
摘要：基于长短时记忆网络LSTM的多传感器呼吸监测方法，具体步骤如下：S1、采用多个电极片进行ECG信号的单导联监测，并采用压阻传感器进行呼吸信号压力监测；S2、将步骤S1中收集到的ECG信号和呼吸信号进行数据预处理；S3、对步骤S2中预处理后的ECG信号、呼吸信号分别经长短时记忆网络进行呼吸特征的提取，估计出来自两个信号的呼吸速率，采用信息熵加权融合得到最终的呼吸速率结果并输出反馈。通过多个电极片同时对多个部位进行ECG信号的单导联监测，并仅用一条条状电阻传感器同时对多个部位进行呼吸信号的采集，从而实现多个部位、不同生理状态下信号的数据收集，通过呼吸频率监测更精确的判断出患者的健康，及时反馈情况。
主权项：1.基于长短时记忆网络LSTM的多传感器呼吸监测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、采用多个电极片进行ECG信号的单导联监测，并采用压阻传感器进行呼吸信号的压力监测；S2、将步骤S1中收集到的ECG信号和呼吸信号进行数据预处理；S3、对步骤S2中预处理后的ECG信号、呼吸信号分别通过长短时记忆网络进行呼吸特征的提取，采用傅里叶时频变换，得到信号的幅频特性，采用幅度和频率双阈值限定的峰值法查找心率和呼吸的频率值，采用信息熵加权融合得到最终的呼吸速率结果并输出反馈。
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