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一种基于CNN-BiLSTM模型和PPG的智能血压预测方法
专利权人:
无锡博智芯科技有限公司
发明人:
李家兴,张辉,尹武涛,张丹,陈永毅
申请号:
CN202011043946.8
公开号:
CN112022126A
申请日:
2020.09.28
申请国别(地区):
CN
年份:
2020
代理人:
摘要:
本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM模型和PPG的智能血压预测方法,采集受试者的PPG信号作为原始数据集,采用小波分解的方法对原始数据集进行去噪处理,并将其分为训练数据和测试数据;将训练数据和测试数据进行归一化处理,对PPG数据进行了下采样;构建CNN‑BiLSTM深度神经网络模型,将训练样本输入到CNN‑BiLSTM模型中进行训练;将测试样本数据输入到训练好的CNN‑BiLSTM模型中进行收缩压和舒张压的预测。本发明通过将CNN模型和BiLSTM模型有机结合,将数据的特征提取和预测任务集成在一起,提高了整个预测模型的关联性和预测精度,并能够有效且准确的实现人体收缩压和舒张压的预测。
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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