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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及生理信号处理及状态识别技术，为一种基于心率变异性特征的运动监测系统及疲劳状态评估方法。其系统包括：心电数据获取模块；用于对心电信号进行滑动窗口切片的心电数据处理模块，获得的ECG数据切片包括完整切片与最小切片，完整切片用于提取频域特征与非线性域特征，最小切片用于提取时域特征；心率变异性特征提取模块，用于提取心率变异性特征，制作预测数据集；身体状态识别模块，用于对随机森林分类器进行预训练，以及根据预训练的随机森林分类器对预测数据集进行分类。本发明通过深度提取运动者的ECG心电信号中的HRV时域、频域与非线性域特征信息，获得基于心率变异性特征的身体状态数据，监测与评估更为科学和准确。
主权项：1.一种基于心率变异性特征的运动监测系统，其特征在于，包括：心电数据获取模块，用于获取心电信号；心电数据处理模块，用于对心电信号进行处理，包括滑动窗口切片；心率变异性特征提取模块，用于提取心率变异性特征，制作预测数据集；身体状态识别模块，用于对随机森林分类器进行预训练，以及根据预训练的随机森林分类器对预测数据集进行分类；所述心电数据处理模块对心电信号进行滑动窗口切片，获得ECG数据切片；所述ECG数据切片包括完整切片与最小切片，完整切片用于提取频域特征与非线性域特征，最小切片用于提取时域特征；所述心率变异性特征提取模块首先对ECG数据切片进行R峰提取，然后对R峰信息进行最小切片的时域分析与时域特征提取，还对R峰信息进行完整切片的频域分析与频域特征提取、非线性域分析与非线性特征提取；所述心率变异性特征提取模块还将多个ECG数据切片的心率变异性特征按照时间顺序合并为预测数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于心率变异性特征的运动监测系统及疲劳状态评估方法
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