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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于脉搏波信号心肺耦合的精神压力监测方法，属于生理信号处理技术领域；包括以下步骤：对原始的光电容积脉搏波信号PPG进行预处理工作，获得相对平滑的PPG信号；对预处理后的信号进行峰值识别，并从中提取心率变异序列以及呼吸序列。通过对3个序列进行图谱耦合转化得到包含精神压力信息的连续小波图谱及心肺耦合图谱，建立机器学习模型对精神压力等级进行识别；本发明能够在仅使用PPG信号的情况下实现对精神压力的精准监测，为未来智能穿戴设备识别精神压力提供新的思路。
主权项：1.一种基于脉搏波信号心肺耦合的精神压力监测方法，其特征在于，包括以下步骤:1对光电容积脉搏波PPG信号进行预处理；2从预处理后的PPG信号中提取心跳间隔时间序列和衍生呼吸信号；3将心跳间隔时间序列和衍生呼吸信号重采样至4Hz；4对重采样的心跳间隔时间序列和衍生呼吸信号进行傅里叶变换得到频率序列；5根据频率序列计算心跳间隔时间序列与衍生呼吸信号的互功率谱和相干性，进而得到心肺耦合序列；6根据心肺耦合序列生成可视化心肺耦合图谱；7对预处理后的PPG信号进行连续小波变换得到连续小波变换图谱；8将心肺耦合图谱和连续小波变换图谱进行特征融合得到多通道融合图谱；9将多通道融合图谱输入预先训练的卷积神经网络模型，对精神压力状态进行识别判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于脉搏波信号心肺耦合的精神压力监测方法
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