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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提出一种基于四元卷积网络的无创血糖估计方法，包括以下步骤：利用近红外光技术采集手指指尖的光电容积脉搏波PPG信号，这些信号包含了反映血液变化的重要信息。接着对所有采集的PPG信号进行预处理，使用离散小波变换去除信号的基线漂移和高频噪声，从而提升后续信号处理的准确性和可靠性。提取预处理的PPG信号的对数Mel滤波器组系数，并计算一阶、二阶和三阶导数，将其转换为四元数信号并进行归一化处理。按比例划分为训练集和测试集。然后构建四元数卷积神经网络，使用训练集和损失函数对构建的四元神经网络进行训练。最后将待检测的PPG信号数据进行相同的处理后，输入到训练好的神经网络中进行回归预测，最后得到无创血糖估计的结果。
主权项：1.一种基于四元卷积网络的无创血糖估计方法，其特征在于，包括：步骤1：利用近红外光技术采集手指指尖的光电容积脉搏波PPG信号；步骤2：对所有采集的PPG信号进行预处理，使用离散小波变换去除信号的基线漂移和高频噪声，从而提升后续信号处理的准确性和可靠性；步骤3：提取预处理的PPG信号的对数Mel滤波器组系数，并计算一阶、二阶和三阶导数，将其转换为四元数信号并进行归一化处理；步骤4：然后构建四元数卷积神经网络，使用训练集和损失函数对构建的四元神经网络进行训练；步骤5：最后将待检测的PPG信号数据进行相同的处理后，输入到训练好的神经网络中进行回归预测，最后得到无创血糖估计的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于四元卷积网络的无创血糖估计方法
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