基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备

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专利权人:

发明人:

张晓武,李丹洪,邸皓轩

申请号：

CN202110921225.0

公开号：

CN115702782A

申请日:

2021.08.11

申请国别(地区):

CN

年份:

2023

代理人:

摘要：

本申请提供了一种基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备，涉及通信技术领域。通过本方案，将PPG和ACC传感器信号作为输入，将心率和运动场景信息作为模型输出，训练深度Attention网络，并采用训练得到的模型进行心率检测。由于不同场景下的运动伪影噪声分布不同，利用深度Attention网络学习机制，可拟合出场景、噪声以及心率之间的非线性关系，可以在不同场景下自适应地实现数据的去噪处理和特征抽取，达到复杂多场景下的信号消噪、信号融合和复杂场景识别的效果，从而消除运动伪影噪声对PPG信号的干扰，以提升心率检测的精准度。因此，本方案可解决PPG信号受运动伪影干扰引起心率检测结果不精准的问题。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/