RFID制造技术

本申请涉及数字数据处理技术领域，特别涉及

【技术实现步骤摘要】
RFID读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法


[0001]本申请涉及数字数据处理
，特别涉及
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法
。

技术介绍

[0002]在医疗行业上，测量患者在标准时间内的步行距离的是反映患者病情的康复信息的常用手段，比如六分钟步行距离的测量作为医生评价慢型克山病临床转归的主要方法
。
传统的步行距离测量方法，通常是采用佩戴计步器，所述计步器是一种便携式设备，通常佩戴在腕部或腰部，可以通过感应身体的运动来计算步数
。
根据步幅的估计，计步器可以将步数转换为步行距离
。
[0003]而传统的采用佩戴计步器进行步行距离的测量，因个体差异
、
地形和环境条件等因素的影响，其所得到的步行距离的测量结果误差相对较大，也即传统的采用佩戴计步器进行步行距离的测量的准确性较低，以进一步导致后续的工作成本较高
。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提供
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，相对于传统的步行距离的测量方式，提高了步行距离测量的准确性，以进一步降低后续的工作成本
。
[0005]本申请第一方面提供
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，应用于步行距离测量领域，所述方法包括：统计患者经过设置在跑道正中间的
RFID
读写器采集的记录次数数据
、/>记录时间数据以及记录速度数据，构建依照时间顺序排列的初始数据矩阵；基于所述初始数据矩阵的记录次数数据
、
记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列；根据所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列中每个元素对应的欧式距离序列，计算所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列每个元素对应的第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数；通过所述第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数；将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，预测未记录的末端间隔时间，以基于所述末端间隔时间计算预设标准时间内的实际步行距离
。
[0006]在其中一种实施例中，所述基于所述初始数据矩阵的记录次数数据
、
记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列，具体包括：根据所述记录次数数据以及记录时间数据，计算所述记录次数数据中每个元素对应的时间间隔；以记录次数数据的第一个元素在记录时间数据对应的时刻值，以及记录次数数据中每个元素对应的时间间隔，构建依照时间顺序排序的时间间隔序列
。
[0007]在其中一种实施例中，所述根据所述时间间隔序列，计算所述时间间隔序列每个元素对应的第一步行趋势指数，具体包括：将所述时间间隔序列进行预设序列分割算法处
理，确认所述时间间隔序列对应的突变元素，以构建时间间隔序列对应的突变序列，其中，所述时间间隔序列对应的突变序列包括预设数量依照时间顺序排列的时间间隔序列对应的突变元素；根据时间间隔序列中的每个元素分别与所述时间间隔序列对应的突变元素之间的元素距离，构建时间间隔序列中的每个元素对应的欧式距离序列；基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口
。
[0008]在其中一种实施例中，所述基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口，具体包括：
[0009][0010]其中，
E1为时间间隔序列中目标元素对应的第一步行趋势指数，
k
为时间间隔序列中目标元素
c
对应的预设序列窗口长度，
c
为时间间隔序列对应的目标元素，
c
i
为目标元素
c
对应的预设序列窗口的第
i
个其他元素，
l
为欧式距离序列的长度，
c(j)
为时间间隔序列中目标元素
c
对应的欧式距离序列的第
j
个元素，
c
i
(j)
为时间间隔序列中目标元素
c
对应的预设序列窗口内第
i
个其他元素
c
i
的欧式距离序列的第
j
个元素，
dtw()
为距离函数
。
[0011]在其中一种实施例中，所述通过所述第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数，具体包括：将所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列进行划分，确认分别与所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列；基于所述分别与所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列，计算所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的第一相似性融合权重
、
第二相似性融合权重以及第三相似性融合权重；将所述第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数
、
第三步行趋势指数
、
第一相似性融合权重
、
第二相似性融合权重以及第三相似性融合权重输入预设的趋势系数计算公式，计算每个记录次数数据对应的初始联合趋势系数；将最后预设数量的记录次数数据对应的初始联合趋势系数的平均值，定义为联合趋势系数
。
[0012]在其中一种实施例中，所述基于所述分别与所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列，计算所述时间间隔序列对应的第一相似性融合权重，具体包括：
[0013][0014]其中，
Q1为时间间隔序列对应的第一相似性融合权重，
R(s)
为时间间隔序列对应第
s
个目标子序列，
R
h
(s)
为除时间间隔序列外的第
h
个其他序列对应的第
s
个目标子序列，
N
为时间间隔序列对应的子序列的数量，
M
为除时间间隔序列外的其他序列的数量，
corr()<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，应用于步行距离测量领域，其特征在于，所述方法包括：统计患者经过设置在跑道正中间的
RFID
读写器采集的记录次数数据
、
记录时间数据以及记录速度数据，构建依照时间顺序排列的初始数据矩阵；基于所述初始数据矩阵的记录次数数据
、
记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列；根据所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列中每个元素对应的距离序列，计算所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列每个元素对应的第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数；通过所述第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数；将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，预测未记录的末端间隔时间，以基于所述末端间隔时间计算预设标准时间内的实际步行距离
。2.
根据权利要求1所述的
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，其特征在于，所述基于所述初始数据矩阵的记录次数数据
、
记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列，具体包括：根据所述记录次数数据以及记录时间数据，计算所述记录次数数据中每个元素对应的时间间隔；以记录次数数据的第一个元素在记录时间数据对应的时刻值，以及记录次数数据中每个元素对应的时间间隔，构建依照时间顺序排序的时间间隔序列
。3.
根据权利要求2所述的
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，其特征在于，所述根据所述时间间隔序列，计算所述时间间隔序列每个元素对应的第一步行趋势指数，具体包括：将所述时间间隔序列进行预设序列分割算法处理，确认所述时间间隔序列对应的突变元素，以构建时间间隔序列对应的突变序列，其中，所述时间间隔序列对应的突变序列包括预设数量依照时间顺序排列的时间间隔序列对应的突变元素；根据时间间隔序列中的每个元素分别与所述时间间隔序列对应的突变元素之间的元素距离，构建时间间隔序列中的每个元素对应的欧式距离序列；基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口
。4.
根据权利要求3所述的
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，其特征在于，所述基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口，具体包括：其中，
E1为时间间隔序列中目标元素对应的第一步行趋势指数，
k
为时间间隔序列中目
标元素
c
对应的预设序列窗口长度，
c
为时间间隔序列对应的目标元素，
c
i
为目标元素
c
对应的预设序列窗口的第
i
个其他元素，
l
为欧式距离序列的长度，
c(j)
为时间间隔序列中目标元素
c
对应的欧式距离序列的第
j
个元素，
c
i
(j)
为时间间隔序列中目标元素
c
对应的预设序列窗口内第
i
个其他元素
c
i
的欧式距离序列的第
j
个元素，
dtw( )
为距离函数
。5.
根据权利要求4所述的
RFID
读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，其特征在于，所述通过所述第一步行趋势指数
、
第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数，具体包括：将所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列进行划分，确认分别与所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列；基于所述分别与所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列，计算所述时间间隔序列
、
平均步行速度序列以及记录速度序列对应的第一相似性融合权重
、
第二相似性融合权重以及第三相似性融合权重；将所述第一步行...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏放，路秦宇，肖成针，
申请(专利权)人：重庆普施康科技发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：