基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法及设备技术

技术编号:42509383 阅读:29 留言:0更新日期:2024-08-22 14:25
本发明专利技术涉及生理信号测量技术领域,具体涉及一种基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法及设备,本发明专利技术在通过当前测量时刻在所处测量时刻集合中的分布异常情况确定初始异常指标后,结合人体状态的周期分布得到的周期平稳度以及生理信号数据之间的变化关联特征对初始异常指标进行修正,并在修正后的修正异常指标的基础上结合人体健康指标的生理信号周期异常情况,从而得到更加准确的测量异常程度,使得根据本申请得到的测量异常程度进行生理信号测量的准确性更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生理信号测量,具体涉及一种基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法及设备


技术介绍

1、腕带式生理信号采集技术是将心电采集系统嵌入人们日常穿戴的腕带式可穿戴设备中,能够在自然状态下随时测量人体的生理数据。然而,通过腕带式可穿戴设备测量的生理信号数据很多时候是在人运动的时候获得的,由于生理信号本身就是非平稳的微弱信号,所以腕带式可穿戴设备测量的生理信号极易受测量位置和电极等因素的影响;因此,硬件故障或质量问题、佩戴不当、运动干扰、电磁干扰、皮肤条件、电池电量不足、极端环境因素等,均可能产生噪声导致测量得到的实时生理信号数据发生异常。

2、现有技术为了提高测量得到的实时生理信号数据的准确性,通过局部离群因子(local outlier factor,lof)算法结合历史测量数据中的生理信号数据进行离散异常分析,确定实时生理信号数据的测量异常程度;从而根据测量异常程度判断筛除或保留所测量到的实时生理信号数据,以进行更加准确地生理信号测量。

3、但是lof算法以及现有的其他异常检测算法所得到的测量异常程度通常只能结合一种生理信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述初始异常指标的获取方法包括:

3.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述关联异常指标的获取方法包括:

4.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述周期平稳度的获取方法包括:

5.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述修正异常指标的获取方法包括:

6.根据权利要求2所述的...

【技术特征摘要】

1.基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述初始异常指标的获取方法包括:

3.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述关联异常指标的获取方法包括:

4.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述周期平稳度的获取方法包括:

5.根据权利要求1所述的基于腕带式可穿戴设备的生理信号采集方法,其特征在于,所述修正异常指标的获取方法包括:

6.根据权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘春红郭志鹏陈垒秦伟王聪杨雪娟
申请(专利权)人:北京市中医药研究所
类型:发明
国别省市:

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