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申请/专利权人：深圳市泽辉医疗技术有限公司

摘要：本发明涉及智能穿戴设备技术领域，尤其涉及用于可穿戴式血流动力监测仪的体征监测数据处理方法，通过将历史体征数据分为动作数据段和过渡数据段，并对过渡数据段中的数据仿真运算，确定每个体征数据类型对应的变化模型，之后在历史体征数据中，将同一时间段下，将不同的体征数据类型的过渡数据段对应的变化曲线设置为一组数据，得到对照分析组，再利用监测设备对目标用户的体征实时数据进行采集和分析，确定体征实时数据中的过渡数据段，将过渡数据段中的数据在对应的变化模型中输入，得到实时变化组，基于实时变化组与对照分析组，确定二级预警信号，进而对用户在动作行为变化状态下的体征数据进行监测，从而提高监测结果的准确性。

主权项：1.用于可穿戴式血流动力监测仪的体征监测数据处理方法，其特征在于，该数据处理方法具体包括以下步骤：步骤一：基于可穿戴血流动力监测设备，采集目标用户的标准行为数据，标准行为数据指目标用户在已知的标准行为下所采集的体征数据；步骤二：提取体征数据对应的理论样本数据，在标准行为数据中任意选择一种体征数据作为目标行为数据，并将对应的理论样本数据标记为目标理论数据，之后基于目标理论数据的线性函数，确定理论特征值，再基于理论特征值，确定目标行为数据中的行为特征值，将理论特征值与行为特征值进行结合运算，得到目标行为数据的相对偏量因子；步骤三：根据数据的变化规律，将目标用户的历史体征数据划分为动作数据段和过渡数据段，将过渡数据段作为输入值，并利用神经网络模型进行多次仿真运算，确定每个体征数据的过渡数据段的变化模型，再以时间为单位，将同一时间内的过渡数据段在对应的变化模型中进行运算，得到对应的体征变化曲线，将同一时间内的所有的体征变化曲线作为一组数据，得到若干组同频变化数据，并将此同频变化数据作为对照分析组；步骤四：基于可穿戴血流动力监测设备，采集目标用户的体征实时数据，并将体征实时数据划分为动作数据段和过渡数据段，然后将动作数据段与对应的行为特征值进行对比，并根据对比结果确定一级预警信号，再将过渡数据段在对应的变化模型中进行输入，得到实时变化组，将实时变化组与对照分析组进行对比，并根据对比结果确定二级预警信号。

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