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申请/专利权人：湘江实验室

摘要：本发明公开了基于元宇宙的多用户实时协作系统，具体涉及元宇宙技术领域，包括基准初置模块、采集检测模块、风险分析模块、健康反馈模块、安全管理模块，基准初置模块收集用户的基本信息，并建立个人档案，采集检测模块实时监测用户的生理指标和用户行为指标并传送至风险分析模块，风险分析模块根据指标进行处理分析，建立用户压力模型，评估用户的健康风险，通过聚类分析对各个用户的协作状态进行分类，健康反馈模块对多用户协作压力进行分析，并通过用户界面提供健康数据反馈和协作状态标记，安全管理模块根据协作状态标记对系统用户进行精力管理，能够有效对多用户协作的整体进行效果分析，确保多用户协作的效率，合理安排交互用户的精力状态。

主权项：1.基于元宇宙的多用户实时协作系统，其特征在于，包括基准初置模块、采集检测模块、风险分析模块、健康反馈模块、安全管理模块；基准初置模块用于收集用户的基本信息，并建立个人档案；采集检测模块用于实时监测用户的生理指标和用户行为指标，并将生理指标和用户行为指标传送至风险分析模块；风险分析模块用于根据生理指标和用户行为指标进行处理和分析，通过建立用户压力模型，评估用户的健康风险，通过聚类分析对基于元宇宙的多用户实时协作中各个用户的协作状态进行分类；健康反馈模块用于根据聚类分析的结果对多用户协作压力进行分析，并根据多用户协作压力分析结果通过用户界面提供健康数据反馈和协作状态标记；安全管理模块用于根据协作状态标记对基于元宇宙的多用户实时协作进行精力管理；建立用户压力模型的方法为：标定用户的心率缓冲系数为Hr，血氧起升系数为Bo，姿势偏转系数为Sc，使用时间为Du，由心率缓冲系数、血氧起升系数、姿势偏转系数和使用时间建立用户压力模型，计算用户压力波动指数的表达式为，式中，分别为心率缓冲系数、血氧起升系数的权重系数，且均大于0；心率缓冲系数的计算表达式为，式中，为上一个心率上升区间，为本次心率上升区间，为心率监测周期时间；运用脉搏血氧仪对用户的血氧进行不定周期的测量，运用滑动平均滤波器将测量的血氧数据中的线性趋势进行剥离，运用插值方法将不定周期的非均匀血氧数据转化为均匀采样的血氧数据，将不定周期的血氧数据转化为固定周期间隔的信号，运用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，获得信号的快速傅里叶变换FT，计算信号的功率谱密度Psd，计算表达式为，式中，FT为信号的快速傅里叶变换结果，Sl为信号的长度，设定频率分割值Fs，若信号频率大于等于频率分割值Fs，则标记信号为高频信号HF，若信号频率小于频率分割值Fs，则标记信号为低频信号LF，则血氧起升系数的计算表达式为，式中，为高频信号功率值，为低频信号功率值；姿势偏转系数的计算表达式为，式中，U为用户躯干加速度，Pi为用户肢体加速度，其中i为肢体编号，且，其中k为正整数且k小于等于4，RD为用户肢体加速度传感器与躯干加速度传感器矩形距离的均值；使用时间为用户参与基于元宇宙的多用户实时协作的时间；通过聚类分析对基于元宇宙的多用户实时协作中各个用户的协作状态进行分类的方法为：将参与基于元宇宙的多用户实时协作的各个用户的用户压力波动指数以时间序列形式表达，运用ShapeletTransform方法将时间序列数据转化为形状特征，利用转化后的形状特征进行聚类分析，具体过程如下：采用贪婪搜索或遗传算法从用户压力波动指数序列的子序列中选择具有最佳区分能力的Shapelet；计算每个Shapelet与所有用户压力波动指数序列的距离，将每个时间序列转化为实数值；根据转化的实数值，运用针对分类任务的评价指标对每个Shapelet的区分能力进行评价，选择具有最佳区分能力的Shapelet；将所有时间序列转换为Shapelet特征向量，每个维度对应一个Shapelet；运用聚类算法，将Shapelet特征向量输入聚类算法中进行聚类分析；根据聚类结果，识别具有同类形状特征的时间序列群；根据聚类分析的结果对多用户协作压力进行分析的逻辑为：对同一时序上不同用户的特征向量的各个分量进行求和除以s计算得到协作压力指数。

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权利要求：

百度查询： 湘江实验室 基于元宇宙的多用户实时协作系统