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公开(公告)号：CN114469041B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210114478.1
申请日：2022-01-30
IPC分类号： A61B5/0245 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种运动过程中心率变化数据特征分析方法，针对运动过程中可穿戴设备的心率变化数据的健康特征分析方法，根据采集的心电图数据，以心率时间序列的角度获取运动过程中的心率变化特征，并计算数据集的特征均值中心点与聚类中心点，再根据心率变化特征与个人数据集中心点的组合距离来对运动过程进行健康特征分析。移动装置采集到的心率数据，属于离散的时间序列，特点是数据规模大、维度高、持续更新；本发明可适用于实时采集的心率数据，可以主动适应不同用户，自动识别运动过程中的异常情况，算法计算复杂度低，操作简单方便，易于大规模应用，对全民运动健身过程中的心率健康特征分析具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114469123A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210114469.2
申请日：2022-01-30
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/353 , A61B5/36 , A61B5/366 , A61B5/358 , A61B5/355 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了运动过程中的心电数据分类与健康特征识别方法，本发明针对长时间的运动周期设计了短停的心电数据采集方式，根据多个短停时间段内的心电单拍特征计算单个用户多个运动周期的心电参数向量序列，并计算向量序列的基准线，再根据心电参数向量序列与基准线的距离，通过每一个参数的距离异常百分比来对运动过程中的心电数据分类与健康特征识别，本发明给出了一种基于整个运动周期的心电数据分类和特征识别方法，可以帮助运动健身者实时掌握身体状态，减少因心脏原因导致的异常情况发生，对全民运动健身过程中的心电数据分类与健康特征识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114469123B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210114469.2
申请日：2022-01-30
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/353 , A61B5/36 , A61B5/366 , A61B5/358 , A61B5/355 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了运动过程中的心电数据分类与健康特征识别方法，本发明针对长时间的运动周期设计了短停的心电数据采集方式，根据多个短停时间段内的心电单拍特征计算单个用户多个运动周期的心电参数向量序列，并计算向量序列的基准线，再根据心电参数向量序列与基准线的距离，通过每一个参数的距离异常百分比来对运动过程中的心电数据分类与健康特征识别，本发明给出了一种基于整个运动周期的心电数据分类和特征识别方法，可以帮助运动健身者实时掌握身体状态，减少因心脏原因导致的异常情况发生，对全民运动健身过程中的心电数据分类与健康特征识别具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114469041A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210114478.1
申请日：2022-01-30
IPC分类号： A61B5/0245 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种运动过程中心率变化数据特征分析方法，针对运动过程中可穿戴设备的心率变化数据的健康特征分析方法，根据采集的心电图数据，以心率时间序列的角度获取运动过程中的心率变化特征，并计算数据集的特征均值中心点与聚类中心点，再根据心率变化特征与个人数据集中心点的组合距离来对运动过程进行健康特征分析。移动装置采集到的心率数据，属于离散的时间序列，特点是数据规模大、维度高、持续更新；本发明可适用于实时采集的心率数据，可以主动适应不同用户，自动识别运动过程中的异常情况，算法计算复杂度低，操作简单方便，易于大规模应用，对全民运动健身过程中的心率健康特征分析具有重要意义。
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