【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生物波共振，尤其涉及一种基于生物波共振的偏移分析方法和系统。
技术介绍
1、在复杂电磁环境下的生物医学检测领域，对生物波共振信号的精准分析提出了新的技术要求。医疗诊断需要同时捕捉心电信号、脑电波信号与体表微形变之间的耦合关系，传统的单模态信号处理方法难以满足多源异构数据的协同分析需求。特别是在存在强电磁干扰的场景下，如何保持信号保真度并提取有效的生物波共振特征，成为提升诊断准确性的关键挑战。
2、目前已有方案采用基于小波变换的联合降噪方法，该方法先对心电和脑电信号分别进行小波分解，再通过预设阈值对高频噪声成分进行裁剪，最后将处理后的信号与体表应变传感器数据进行简单叠加分析。该方案通过时频分析实现了对单一信号噪声的抑制，并尝试建立多源信号的关联模型。
3、现有方案在强电磁干扰环境下表现受限，小波分解的固定基函数难以适配生物波共振信号的非平稳特性，导致有效频段信息丢失。信号叠加过程缺乏跨模态特征的深度耦合机制，对微形变数据与电生理信号的动态关联响应不敏感。电磁干扰抑制与特征提取环节分离处理，影响最终分析结果
【技术保护点】
1.一种基于生物波共振的偏移分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卷积运算确定融合结果相对于预设基准状态的偏移特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过多层卷积核将对齐后的融合结果中的不同维度特征进行组合，生成多尺度卷积响应特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初级响应特征集合与所述次级响应特征集合进行叠加，形成多尺度卷积响应特征集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对联合对齐后的心电信号和联合对齐后...
【技术特征摘要】
1.一种基于生物波共振的偏移分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卷积运算确定融合结果相对于预设基准状态的偏移特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过多层卷积核将对齐后的融合结果中的不同维度特征进行组合，生成多尺度卷积响应特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初级响应特征集合与所述次级响应特征集合进行叠加，形成多尺度卷积响应特征集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对联合对齐后的心电信号和联合对齐后的脑电波信号的干扰频段进行动态抑制，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对抑制后的心电信号、抑制...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴巍，秦志敏，秦阡铭，常舒畅，
申请(专利权)人：北京加年大健康科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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