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一种基于补偿模型的家用心率测量方法 

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申请/专利权人:浙江久安绿色智能家居有限公司

摘要:本发明公开了一种基于补偿模型的家用心率测量方法,包括如下步骤:S1、通过传感器同步采集人体的PPG信号和加速度信号ACC并通过预处理构建PPG信号数据集,并通过OMRON电子血压计测得人体实时的真实心率值;S2、将PPG信号数据集输入CNN神经网络中,对模型进行训练,并输出CNN神经网络测量值;S3、根据测量值和真实值得到心率测量的误差,将误差和PPG信号构建数据集,训练补偿模型;S4、对PPG信号和加速度信号ACC进行带通滤波和LMS自适应滤波处理。S5、对滤波信号进行心率值估计,在进行补偿模型补偿,最终输出心率值。本发明可以有效地减少运动噪声带来的干扰。具有检测速度快、检测精度高、抗干扰性好等优点。

主权项:1.一种基于补偿模型的家用心率测量方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、通过传感器采集人体的PPG信号,并一同用电子血压计测量人体真实的心率值;S2、构建PPG信号数据集,并输入到CNN神经网络中训练模型,输出CNN神经网络训练模型的心率测量值;再和真实的心率值求得测量值和真实值的误差;S3、构建PPG信号和误差值数据集,并进行训练得到心率补偿模型;S4、对PPG信号进行带通滤波和LMS自适应滤波处理,得到心率值估算参考信号;S5、将上述滤波信号进行分窗处理,并对时间窗内的PPG信号进行离散傅里叶变换求对应的频谱,然后在频域内求最大谱峰,即心率值的所在位置,求出心率值后再进行心率值补偿,输出最终的心率值。

全文数据:

权利要求:

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