一种呼吸数据的分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种呼吸数据的分析方法及系统。所述分析方法包括：获取有效呼吸数据；对有效呼吸数据进行呼吸数据频谱图转换及目标信号特征提取处理，生成呼吸特征信号；根据呼吸特征信号建立频率数据与量子数据的映射关系，生成优化量子比特数据；对优化量子比特数据进行量子时间演化算子计算，生成优化时间演化算子；利用优化时间演化算子对优化量子比特数据进行量子演化及量子对比纠缠程度计算处理，生成量子纠缠态数据；对量子纠缠态数据进行应用场景相互关系分析及呼吸数据相互作用映射处理，生成呼吸数据的分析数据。本发明专利技术能够深层次地分析呼吸的方式与呼吸中气体成分的相互作用关系。式与呼吸中气体成分的相互作用关系。式与呼吸中气体成分的相互作用关系。

【技术实现步骤摘要】
一种呼吸数据的分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种呼吸数据的分析方法及系统。

技术介绍

[0002]呼吸与身心状态密切相关，分析呼吸数据可以帮助评估个体的压力水平、情绪状态以及健康状况等，并为应对压力、情绪以及健康等管理提供指导。然而，传统的呼吸数据的分析方法没有分析在不同的场景下人体呼吸的变化的关系，并且不能深层次分析呼吸的方式与呼吸中气体成分的相互作用关系。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术提供一种呼吸数据的分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种呼吸数据的分析方法，包括以下步骤：步骤S1：利用呼吸传感器对用户进行人体呼吸数据采集处理，生成呼吸数据；对呼吸数据进行数据预处理，生成有效呼吸数据；步骤S2：利用傅里叶变换对有效呼吸数据进行呼吸数据频谱图转换处理，生成标准呼吸数据频谱图；对标准呼吸数据频谱图进行目标信号特征提取处理，生成呼吸特征信号；步骤S3：根据呼吸特征信号建立频率数据与量子数据的映射关系，生成呼吸特征信号的优化量子比特数据；步骤S4：根据薛定谔方程对优化量子比特数据进行量子时间演化算子计算，生成优化时间演化算子；利用优化时间演化算子对优化量子比特数据进行量子演化处理，生成量子演化数据；步骤S5：利用呼吸数据量子对比度纠缠计算公式对量子演化数据进行量子对比纠缠程度计算，生成量子纠缠态数据；步骤S6：获取用户应用场景时间序列；根据用户应用场景时间序列与量子纠缠态数据进行应用场景相互关系分析处理，生成不同应用场景的量子分析数据；将量子分析数据映射到对应的呼吸数据以进行呼吸数据相互作用关系分析，生成呼吸数据的分析数据。
[0005]本专利技术呼吸传感器可以以非侵入性的方式监测用户的呼吸活动，不需要使用任何物理接触或刺激，提供了舒适和方便的数据采集体验，呼吸传感器可以实时获取用户的呼吸数据，提供即时的数据反馈和监测，这有助于用户对呼吸活动的实时了解，及时发现异常情况或调整呼吸模式。在采集到的原始呼吸数据上进行数据预处理，可以去除或修正一些噪声、运动伪影和干扰，从而生成更可靠的有效呼吸数据，这有助于提高后续分析的准确性和可靠性。通过傅里叶变换将呼吸数据转换为频谱图，将时域的呼吸信号转换为频域的表示，频谱图展示了不同频率成分在呼吸数据中的相对强度，提供了对呼吸信号频率特性的详细了解。对标准呼吸数据频谱图进行目标信号特征提取，可以从频域中提取出与呼吸特
征相关的信息，这些特征可以包括呼吸频率、频带能量分布、频谱峰值等，用于描述呼吸信号的频域特征，通过呼吸特征信号的提取，可以对呼吸模式进行分析，例如提取出的呼吸频率可以用于评估呼吸的速率，频谱峰值可以反映呼吸信号在特定频率上的强度，有助于了解呼吸的节律和模式，并检测异常呼吸模式。将呼吸特征信号映射到量子数据空间中，将呼吸数据量子化，将呼吸数据转换为量子比特数据的形式，利用量子计算的优势和特性来处理和分析呼吸数据，通过建立频率数据与量子数据的映射关系，实现对呼吸特征信号的信息压缩，量子比特能够以并行和叠加的方式存储和处理信息，从而减少数据的存储需求和计算复杂度。通过量子时间演化算子计算模拟量子比特数据在时间上的演化过程，这使得我们能够了解量子比特数据在不同时间点上的态演化，并推断出其演化行为和性质，量子时间演化算子的计算能够提供关于量子比特数据随时间变化的信息，通过对优化量子比特数据进行量子演化处理，获得量子演化数据，进而分析量子比特数据随时间的变化趋势、周期性或趋于稳定的特征。量子演化处理使得优化量子比特数据能够经历量子态的变换，这有助于我们观察量子比特数据在不同态之间的转换过程，从而探索量子比特数据的内部结构和动态特性，通过对优化量子比特数据进行量子演化处理，可以为后续的量子算法应用提供基础。量子演化数据可以作为输入，用于解决一系列与呼吸数据相关的问题，如模式识别、分类、预测等。通过呼吸数据量子对比度纠缠计算公式，我们可以评估量子演化数据中的量子对比度纠缠程度，提供关于量子演化数据纠缠度的定量度量，这有助于测量和量化量子比特之间的纠缠关系以及其强度，从而了解量子系统的耦合强度和相互关联程度。通过获取用户应用场景时间序列并与量子纠缠态数据进行关联分析，深入了解不同应用场景的特征和模式，这有助于识别和理解不同场景下的呼吸数据行为，并揭示应用场景与量子纠缠的相互关系。将用户应用场景时间序列与量子纠缠态数据进行相互关系分析，可以揭示二者之间的关联性和相互作用模式。这有助于发现呼吸数据与量子纠缠之间的潜在联系，提供对呼吸数据的更全面理解和解释。因此，本专利技术的呼吸数据的分析方法通过将呼吸数据转化成量子态进行分析，分析了在不同的场景下人体呼吸的量子数据的变化的关系，并且能够深层次分析呼吸的方式与呼吸中气体成分的相互作用关系。
[0006]优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用呼吸传感器对用户进行人体呼吸数据采集处理，生成呼吸数据；步骤S12：对呼吸数据进行数据清洗处理，生成清洗呼吸数据；步骤S13：利用预设的有效呼吸时间段对清洗呼吸数据进行数据提取处理，生成有效呼吸数据。
[0007]本专利技术呼吸传感器采集人体呼吸数据，可以获取到与呼吸相关的生物信号，这有助于获得准确的呼吸数据，为后续的分析和处理提供可靠的数据基础。对呼吸数据进行清洗处理可以去除噪声、异常值和不完整的数据，使得数据更加准确和可靠，数据清洗有助于提高后续分析的准确性和可信度。将呼吸数据限定在预设的有效呼吸时间段内，使得排除非呼吸活动的影响，提取出与呼吸相关的有效数据，从而减少冗余信息，提高数据的相关性和有效性，生成的有效呼吸数据具有更高的一致性，数据采集、清洗和提取的过程确保了数据的质量和可靠性，使得后续的分析和处理结果更加一致和可比较。
[0008]优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用快速傅里叶变换技术对有效呼吸数据进行呼吸数据频谱图转换，生
成呼吸数据频谱图；步骤S22：利用数字滤波器对呼吸数据频谱图进行噪声去除处理，生成降噪呼吸数据频谱图；步骤S23：利用小波变换技术对降噪呼吸数据频谱图进行呼吸信号运动伪迹去除，生成标准呼吸数据频谱图；步骤S24：获取所需目标特征序列；步骤S25：根据所需目标特征序列对标准呼吸数据频谱图进行目标频率特征提取处理，生成呼吸特征信号。
[0009]本专利技术利用快速傅里叶变换技术将有效呼吸数据转换为呼吸数据的频谱图，这有助于将呼吸数据从时域转换为频域，提供了呼吸数据在频率上的信息。利用数字滤波器对呼吸数据频谱图进行噪声去除处理，降低了噪声的影响，提高了数据的质量和准确性，这有助于突出呼吸信号的特征，减少干扰，使得后续分析更加准确和可靠。利用小波变换技术对降噪呼吸数据频谱图进行呼吸信号运动伪迹去除，消除了由呼吸运动引起的伪迹信号，这有助于提取出更纯净的呼吸信号，减少了非呼吸相关的干扰，使得后续分析更加准确。根据所需目标特征序列对标准呼吸数据频谱图进行目标频率特征提取处理，提取出与目标特征相关的信息，这有助于从频谱图中捕捉到重要的频率特征，为后续的分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种呼吸数据的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用呼吸传感器对用户进行人体呼吸数据采集处理，生成呼吸数据；对呼吸数据进行数据预处理，生成有效呼吸数据；步骤S2：利用傅里叶变换对有效呼吸数据进行呼吸数据频谱图转换处理，生成标准呼吸数据频谱图；对标准呼吸数据频谱图进行目标信号特征提取处理，生成呼吸特征信号；步骤S3：根据呼吸特征信号建立频率数据与量子数据的映射关系，生成呼吸特征信号的优化量子比特数据；步骤S4：根据薛定谔方程对优化量子比特数据进行量子时间演化算子计算，生成优化时间演化算子；利用优化时间演化算子对优化量子比特数据进行量子演化处理，生成量子演化数据；步骤S5：利用呼吸数据量子对比度纠缠计算公式对量子演化数据进行量子对比纠缠程度计算，生成量子纠缠态数据；步骤S6：获取用户应用场景时间序列；根据用户应用场景时间序列与量子纠缠态数据进行应用场景相互关系分析处理，生成不同应用场景的量子分析数据；将量子分析数据映射到对应的呼吸数据以进行呼吸数据相互作用关系分析，生成呼吸数据的分析数据。2.根据权利要求1所述的呼吸数据的分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用呼吸传感器对用户进行人体呼吸数据采集处理，生成呼吸数据；步骤S12：对呼吸数据进行数据清洗处理，生成清洗呼吸数据；步骤S13：利用预设的有效呼吸时间段对清洗呼吸数据进行数据提取处理，生成有效呼吸数据。3.根据权利要求2所述的呼吸数据的分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用快速傅里叶变换技术对有效呼吸数据进行呼吸数据频谱图转换，生成呼吸数据频谱图；步骤S22：利用数字滤波器对呼吸数据频谱图进行噪声去除处理，生成降噪呼吸数据频谱图；步骤S23：利用小波变换技术对降噪呼吸数据频谱图进行呼吸信号运动伪迹去除，生成标准呼吸数据频谱图；步骤S24：获取所需目标特征序列；步骤S25：根据所需目标特征序列对标准呼吸数据频谱图进行目标频率特征提取处理，生成呼吸特征信号。4.根据权利要求3所述的呼吸数据的分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对呼吸特征信号进行信号离散化处理，生成离散呼吸特征信号；步骤S32：对离散呼吸特征信号进行信号特征归一化处理，生成归一化呼吸特征信号；步骤S33：利用多量子比特编码对归一化呼吸特征信号进行量子比特数据转换处理，生成呼吸特征信号的量子比特数据；步骤S34：利用量子门操作对量子比特数据进行量子比特相互作用处理，生成优化量子比特数据。5.根据权利要求4所述的呼吸数据的分析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：根据薛定谔方程对优化量子比特数据进行量子演化时间计算处理，生成优化
量子比特数据的演化所需涉及时间；其中，薛定谔方程如下所示：；式中，表示为哈密顿算符，表示为例子波函数，表示为虚数单位，表示为约化普朗克常数，表示为优化量子比特数据的演化所需涉及时间；步骤S42：利用时间演化算子表达式对演化所需涉及时间进行时间演化算子计算处理，生成优化量子比特数据的时间演化算子；其中，时间演化算子表达式如下所示：；式中，表示为时间演化算子，表示为虚数单位，表示为哈密顿算符，表示为优化量子比特数据的演化所需涉及时间，表示为约化普朗克常数；步骤S43：利用优化呼吸量子数据时间演化算子计算公式对时间演化算子进行时间演化算子优化计算，生成优化时间演化算子；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔洪霞，颜梅，杨元元，
申请(专利权)人：汶上县人民医院，
类型：发明
国别省市：