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公开(公告)号：CN110420019B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910688377.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种心冲击图信号的深度回归心率估计方法，用于解决现有技术中存在的估计误差较大的技术问题，实现步骤为：采集心冲击图信号和心脏脉冲信号；对心冲击图信号进行滤波；利用心冲击图信号的周期性先验知识获取训练样本集和测试样本集；构建基于心冲击图信号周期性和幅值特性的心率回归估计网络模型；对心率回归估计网络模型进行训练；获取心冲击图信号的心率估计值。本发明通过有监督的学习方式，使用双向循环神经网络获取心跳信号的周期性特征和幅值特征，通过回归网络同时利用心冲击图信号的周期性特征和幅值特征估计心率值，简化了心冲击图信号心率估计的步骤，有效地降低了心冲击图信号心率的估计误差。
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公开(公告)号：CN110420019A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910688377.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种心冲击图信号的深度回归心率估计方法，用于解决现有技术中存在的估计误差较大的技术问题，实现步骤为：采集心冲击图信号和心脏脉冲信号；对心冲击图信号进行滤波；利用心冲击图信号的周期性先验知识获取训练样本集和测试样本集；构建基于心冲击图信号周期性和幅值特性的心率回归估计网络模型；对心率回归估计网络模型进行训练；获取心冲击图信号的心率估计值。本发明通过有监督的学习方式，使用双向循环神经网络获取心跳信号的周期性特征和幅值特征，通过回归网络同时利用心冲击图信号的周期性特征和幅值特征估计心率值，简化了心冲击图信号心率估计的步骤，有效地降低了心冲击图信号心率的估计误差。
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