多源异构生理信号融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于信号处理技术领域，公开了一种多源异构生理信号融合方法及装置

【技术实现步骤摘要】
多源异构生理信号融合方法及装置、设备、存储介质


[0001]本专利技术属于信号处理
，具体涉及一种多源异构生理信号融合方法及装置
、
设备
、
存储介质
。

技术介绍

[0002]随着科技的进步，各类智能控制系统得到越来越广泛的应用，对控制的精确性和可靠性要求也越来越高
。
为提高控制性能，多源异构信息的采集和融合成为一个关键技术
。
目前，单一类型的传感器很难满足控制系统对多源信息获取的需求
。
因此，融合不同类型
、
不同信息形式的传感器信号以获得更丰富的控制输入成为重要手段
。
[0003]现有的多源异构信息融合方法大多是基于手工特征工程，根据专家经验设计特征表示和融合模型
。
在实践中发现，随着时间的推移，采集到的各源异构信号的质量可能会发生变化，现有融合方法对各源异构信号进行简单融合处理，可能存在质量较差的信号对融合结果产生误导，导致融合结果不够准确
、
可靠
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种多源异构生理信号融合方法及装置
、
设备
、
存储介质，可以避免质量较差的信号对融合结果产生误导，进而提高融合结果的准确性和可靠性
。
[0005]本专利技术第一方面公开一种多源异构生理信号融合方法，包括：采集当前时间点的多源异构生理信号进行预处理，获得各源异构生理信号的预处理信号；根据所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分；根据各源异构生理信号的所述当前质量评分，计算得到对应的当前质量权重，根据多源异构生理信号的所述当前质量权重，构建质量权重矩阵；对各源异构生理信号的所述预处理信号进行特征提取，获得各源异构生理信号的特征子矩阵；根据各源异构生理信号的所述特征子矩阵，获得各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵；对所述注意力权重矩阵和所述质量权重矩阵进行融合，获得融合权重矩阵；根据所述融合权重矩阵对各源异构生理信号的所述特征子矩阵进行加权融合，得到目标特征矩阵，所述目标特征矩阵用于识别用户意图
。
[0006]在一些实施例中，根据所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分，包括：控制滑动窗口以指定滑动步长在所述预处理信号中滑动，每次滑动后计算当前窗口内的样本统计特征；对所有滑动窗口进行遍历判定所述预处理信号中是否存在丢包段；
若不存在丢包段，对所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0007]在一些实施例中，所述方法还包括：若存在丢包段，对所述预处理信号中的丢包段进行重构以获得各源异构生理信号的重构信号；对各源异构生理信号的重构信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0008]在一些实施例中，对各源异构生理信号的重构信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分，包括：计算各源异构生理信号的重构信号的至少两个信号质量指标；根据至少两个信号质量指标，计算获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0009]在一些实施例中，根据各源异构生理信号的所述当前质量评分，计算得到对应的当前质量权重，根据多源异构生理信号的所述当前质量权重，构建质量权重矩阵，包括：根据各源异构生理信号的所述当前质量评分所属的质量等级，确定相应的权重更新系数；根据各源异构生理信号的所述权重更新系数
、
所述当前质量评分
、
以及在上一时间点的历史质量评分和历史质量权重，计算得到各源异构生理信号在当前时间点的当前质量权重；将各源异构生理信号的当前质量权重赋予其所包括的全部特征，获得各源异构生理信号的质量权重向量；将各源异构生理信号的所述质量权重向量拼接成质量权重矩阵
。
[0010]在一些实施例中，根据各源异构生理信号的所述特征子矩阵，获得各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵，包括：将各源异构生理信号的所述特征子矩阵输入预设注意力网络，以学习得到各源异构生理信号的注意力权重向量；将各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵
。
[0011]在一些实施例中，根据各源异构生理信号的所述特征子矩阵，获得各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵，包括：将各源异构生理信号的所述特征子矩阵映射到共同对齐空间，获得各源异构生理信号在共同对齐空间的目标特征表达；将各源异构生理信号的所述目标特征表达输入预设注意力网络，以学习得到各源异构生理信号的注意力权重向量；将各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵
。
[0012]本专利技术第二方面公开一种多源异构生理信号融合装置，包括：预处理单元，用于采集当前时间点的多源异构生理信号进行预处理，获得各源异构生理信号的预处理信号；质量评估单元，用于根据所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分；
第一获取单元，用于根据各源异构生理信号的所述当前质量评分，计算得到对应的当前质量权重，根据多源异构生理信号的所述当前质量权重，构建质量权重矩阵；特征提取单元，用于对各源异构生理信号的所述预处理信号进行特征提取，获得各源异构生理信号的特征子矩阵；第二获取单元，用于根据各源异构生理信号的所述特征子矩阵，获得各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵；第一融合单元，用于对所述注意力权重矩阵和所述质量权重矩阵进行融合，获得融合权重矩阵；第二融合单元，用于根据所述融合权重矩阵对各源异构生理信号的所述特征子矩阵进行加权融合，得到目标特征矩阵，所述目标特征矩阵用于识别用户意图
。
[0013]在一些实施例中，所述质量评估单元包括以下子单元：检测子单元，用于控制滑动窗口以指定滑动步长在所述预处理信号中滑动，每次滑动后计算当前窗口内的样本统计特征；判断子单元，用于对所有滑动窗口进行遍历判定所述预处理信号中是否存在丢包段；第一处理子单元，用于在判断子单元判断出不存在丢包段时，对所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0014]进一步的，所述质量评估单元还可以包括：重构子单元，用于在判断子单元判断出存在丢包段时，对所述预处理信号中的丢包段进行重构以获得各源异构生理信号的重构信号；第二处理子单元，用于对各源异构生理信号的重构信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0015]在一些实施例中，所述第二处理子单元，具体用于计算各源异构生理信号的重构信号的至少两个信号质量指标；根据至少两个信号质量指标，计算获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。
[0016]在一些实施例中，所述第一获取单元包括以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
多源异构生理信号融合方法，其特征在于，包括：采集当前时间点的多源异构生理信号进行预处理，获得各源异构生理信号的预处理信号；根据所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分；根据各源异构生理信号的所述当前质量评分，计算得到对应的当前质量权重，根据多源异构生理信号的所述当前质量权重，构建质量权重矩阵；对各源异构生理信号的所述预处理信号进行特征提取，获得各源异构生理信号的特征子矩阵；根据各源异构生理信号的所述特征子矩阵，获得各源异构生理信号的注意力权重向量拼接成注意力权重矩阵；对所述注意力权重矩阵和所述质量权重矩阵进行融合，获得融合权重矩阵；根据所述融合权重矩阵对各源异构生理信号的所述特征子矩阵进行加权融合，得到目标特征矩阵，所述目标特征矩阵用于识别用户意图
。2.
如权利要求1所述的多源异构生理信号融合方法，其特征在于，根据所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分，包括：控制滑动窗口以指定滑动步长在所述预处理信号中滑动，每次滑动后计算当前窗口内的样本统计特征；对所有滑动窗口进行遍历判定所述预处理信号中是否存在丢包段；若不存在丢包段，对所述预处理信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。3.
如权利要求2所述的多源异构生理信号融合方法，其特征在于，所述方法还包括：若存在丢包段，对所述预处理信号中的丢包段进行重构以获得各源异构生理信号的重构信号；对各源异构生理信号的重构信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。4.
如权利要求3所述的多源异构生理信号融合方法，其特征在于，对各源异构生理信号的重构信号进行质量评估，获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分，包括：计算各源异构生理信号的重构信号的至少两个信号质量指标；根据至少两个信号质量指标，计算获得各源异构生理信号在当前时间点的当前质量评分
。5.
如权利要求1至4任一项所述的多源异构生理信号融合方法，其特征在于，根据各源异构生理信号的所述当前质量评分，计算得到对应的当前质量权重，根据多源异构生理信号的所述当前质量权重，构建质量权重矩阵，包括：根据各源异构生理信号的所述当前质量评分所属的质量等级，确定相应的权重更新系数；根据各源异构生理信号的所述权重更新系数
、
所述当前质量评分
、
以及在上一时间点的历史质量评分和历史质量权重，计算得到各源异构生理信号在当前时间点的当前质量权重；
将...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡方扬，魏彦兆，李宝宝，唐海波，迟硕，
申请(专利权)人：小舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：