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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/
