生理信号处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种生理信号处理方法、装置、设备及存储介质，涉及体征监测技术领域。该方法包括：获取由呼吸检测设备采集到的目标对象的呼吸信号；提取呼吸信号的多种特征信息，其中，每种特征信息分别用于表征呼吸信号在一个维度上的特征；将多种特征信息输入至预先训练得到的分类模型，得到目标对象的呼吸信号的处理结果；其中，处理结果用于标识目标对象与目标问题匹配的概率。在本方案中，通过将提取到的呼吸信号的多种特征信息输入至分类模型，得到目标对象与目标问题匹配的概率，实现了对目标对象的呼吸信号的分类匹配等处理操作，提高了对生理信号进行处理的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
生理信号处理方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及体征监测
，具体而言，涉及一种生理信号处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在医疗领域中，对生理信号的处理，只能依靠特定的人体电生理信号检测仪采集目标对象的生理信号，并根据采集到的生理信号确定目标对象是否存在目标问题。但是，采用现有的生理信号的处理方法，大多数的人体电生理信号检测仪存在会对人体产生一定的辐射的问题，且均无法达到即时检测和监控的要求，导致无法满足广大用户的高效、安全可靠的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种生理信号处理方法、装置、设备及存储介质，以便满足广大用户对生理信号处理的高效、安全可靠的需求。为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种生理信号处理方法，包括：获取由呼吸检测设备采集到的目标对象的呼吸信号；提取所述呼吸信号的多种特征信息，其中，每种所述特征信息分别用于表征所述呼吸信号在一个维度上的特征；将所述多种特征信息输本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生理信号处理方法，其特征在于，包括：/n获取由呼吸检测设备采集到的目标对象的呼吸信号；/n提取所述呼吸信号的多种特征信息，其中，每种所述特征信息分别用于表征所述呼吸信号在一个维度上的特征；/n将所述多种特征信息输入至预先训练得到的分类模型，得到所述目标对象的呼吸信号的处理结果，所述处理结果用于标识所述目标对象与目标问题匹配的概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种生理信号处理方法，其特征在于，包括：
获取由呼吸检测设备采集到的目标对象的呼吸信号；
提取所述呼吸信号的多种特征信息，其中，每种所述特征信息分别用于表征所述呼吸信号在一个维度上的特征；
将所述多种特征信息输入至预先训练得到的分类模型，得到所述目标对象的呼吸信号的处理结果，所述处理结果用于标识所述目标对象与目标问题匹配的概率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练得到的分类模型包括：支持向量机；
所述提取所述呼吸信号的多种特征信息，包括：
以所述呼吸信号作为输入参数，使用预设的第一算法得到所述呼吸信号的多种第一特征信息，所述多种第一特征信息包括：所述呼吸信号在时域中的离散余弦变换系数，所述呼吸信号在频域中的谱估计中的最大频率、最大频率特征和最大频率方差特征，以及所述呼吸信号在时频域中的希尔伯特变换后的包络谱。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述呼吸信号在时频域中的希尔伯特变换后的包络谱，包括如下至少一项：
所述呼吸信号在时频域中的希尔伯特变换后的包络谱的二阶矩和包络谱的四阶矩。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练得到的分类模型包括：随机森林模型；
所述提取所述呼吸信号的多种特征参数，包括：
以所述呼吸信号作为输入参数，使用预设的第二算法得到所述呼吸信号的多种第二特征信息，所述多种第二特征信息包括：小波变化特征信息、时域特征信息以及频域特征信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取所述呼吸信号的多种特征参数之前，还包括：
对所述呼吸信号进行离散变换，得到离散变换后的呼吸信号；
所述以所述呼吸信号作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹鹏飞，梁梦云，文豪，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62