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本发明公开了一种基于脉搏波特征的无创血压测量方法,通过使用薛定谔算子的离散谱对单周期脉搏波进行分解重构,提取重建信号的离散谱特征,并将其与血压相关的PPG形态特征和个人的生理特征相结合,利用机器学习模型对血压和特征的相关性进行建模,最终计算出受试者的收缩压和舒张压。本发明仅需要一路脉搏波信号,无需其他同步信号支持,可实现舒适地无袖带,无创血压测量,在低信噪比以及不同形态的脉搏波信号中准确地提取相应特征,使血压受干扰更小,更准确,本发明采取较为简单的机器学习回归模型,不需要大量数据训练,可以在数据
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116570259 A
(43)申请公布日 2023.08.11
(21)申请号 202310428941.4
(22)申请日 2023.04.20
(71)申请人 华南理工大学
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