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申请/专利权人：深圳市泽辉医疗技术有限公司

摘要：本发明涉及智能穿戴设备技术领域，尤其涉及用于可穿戴式血流动力监测仪的体征监测数据处理方法，通过将历史体征数据分为动作数据段和过渡数据段，并对过渡数据段中的数据仿真运算，确定每个体征数据类型对应的变化模型，之后在历史体征数据中，将同一时间段下，将不同的体征数据类型的过渡数据段对应的变化曲线设置为一组数据，得到对照分析组，再利用监测设备对目标用户的体征实时数据进行采集和分析，确定体征实时数据中的过渡数据段，将过渡数据段中的数据在对应的变化模型中输入，得到实时变化组，基于实时变化组与对照分析组，确定二级预警信号，进而对用户在动作行为变化状态下的体征数据进行监测，从而提高监测结果的准确性。

主权项：1.用于可穿戴式血流动力监测仪的体征监测数据处理方法，其特征在于，该数据处理方法具体包括以下步骤：步骤一：基于可穿戴血流动力监测仪，采集目标用户的标准行为数据，标准行为数据指目标用户在已知的标准行为下所采集的体征数据；步骤二：提取体征数据对应的理论样本数据，在标准行为数据中任意选择一种体征数据作为目标行为数据，并将对应的理论样本数据标记为目标理论数据，之后基于目标理论数据的线性函数，确定理论特征值，再基于理论特征值，确定目标行为数据中的行为特征值，将理论特征值与行为特征值进行结合运算，得到目标行为数据的相对偏量因子；具体的，理论特征值的确定方法包括：S1：在标准行为数据中任意选择一种体征数据作为目标行为数据，同时将目标行为数据对应的理论样本数据标记为目标理论数据；S2：将目标行为数据与目标理论数据进行数据对齐；其中，数据对齐即为将目标行为数据与目标理论数据在数据长度和时间上进行对齐；S3：将目标理论数据在平面坐标系上进行绘制，得到目标理论图像，再利用数学工具对目标理论图像进行线性拟合，得到目标理论图像的线性函数，并标记为目标理论函数F1（xa），xa表示目标理论数据；对目标理论函数F1（xa）进行导数运算，同时基于公式得到对应的目标理论数据的取值，并标记为理论特征值XLi，i∈I，表示共存在I个理论特征值；此处表示目标理论函数F1（xa）的二次导数；行为特征值和相对偏量因子的计算方法包括：根据理论特征值XLi在目标理论图像中的位置，取相邻的理论特征值的中点位置对应的数据标记为节点数据；将目标行为数据在平面坐标系上进行标注，并进行线性拟合，得到目标行为曲线，按照目标理论数据中节点数据的位置，在目标行为曲线中进行查找，并将对应位置上的数据标记为映照数据；在目标行为曲线中，依次识别相邻的映照数据对应的位置区间内目标行为数据的极值，并标记为行为特征值XWi，其中，行为特征值XWi和理论特征值XLi按照数据i一一对应；基于理论特征值和行为特征值，确定目标行为数据的相对偏量因子Px，进一步的，；步骤三：根据数据的变化规律，将目标用户的历史体征数据划分为动作数据段和过渡数据段，将过渡数据段作为输入值，并利用神经网络模型进行多次仿真运算，确定每个体征数据的过渡数据段的变化模型，再以时间为单位，将同一时间内的过渡数据段在对应的变化模型中进行运算，得到对应的体征变化曲线，将同一时间内的所有的体征变化曲线作为一组数据，得到若干组同频变化数据，并将此同频变化数据作为对照分析组；具体的，对照分析组的确定方法包括：SS1：按照数据变化特征，将目标用户的历史体征数据分为动作数据段和过渡数据段，其中动作数据段即为目标用户在一个行为动作下，处于稳定状态的体征数据，根据动作数据段在历史体征数据中的位置，将相邻的动作数据段之间的历史体征数据的数据长度标记为过渡数据段；SS2：将一个过渡数据段中所有的数据作为一组数据，同时以一个体征数据类型作为单位，并将此单位的过渡时间段依次作为输入数据并在神经网络模型中进行多次仿真运算，得到过渡数据段的变化模型，x2表示过渡数据段中的数据，xq表示过渡数据段中起点数据，xz表示过渡数据段中终点数据，表示在起点数据和终点数据之间的变化数据在平面坐标系中对应的曲线，a1为变化因子，C1为常数因子，Px表示相对偏量因子；SS3：在历史体征数据中提取所有的过渡数据段，再以时间为单位，将同一时间内的过渡数据段在对应的变化模型中进行运算，得到对应的体征变化曲线BQj，同时将同一时间内的所有的体征变化曲线作为一组数据，得到若干组同频变化数据，然后将此同频变化数据作为对照分析组；步骤四：基于可穿戴血流动力监测仪，采集目标用户的体征实时数据，并将体征实时数据划分为动作数据段和过渡数据段，然后将动作数据段与对应的行为特征值进行对比，并根据对比结果确定一级预警信号，再将过渡数据段在对应的变化模型中进行输入，得到实时变化组，将实时变化组与对照分析组进行对比，并根据对比结果确定二级预警信号。

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