[发明专利]基于Volterra级数的血糖数据处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种无线网状网的接入认证方法。

背景技术

传统的血糖检测方式包括采集血液样本验尿、超声波、X光片、内视镜等，通过试纸或试剂等化学物质检测血糖浓度。而随着无创监测技术的发展，出现了利用非接触类传感器从人体皮肤、舌头或口腔黏膜获取信息进行比对分析后获得结果。例如申请号为201510248120.8的一种基于毫米波的血糖测量系统，收集毫米波波谱信息来获得相应的血糖值。

现有技术的缺点是：传统测量方法对人体是有创伤的，检测时采血必须刺破神经密集的指尖，加之针刺的伤口对于糖尿病人是极为不利的，多次测量还会对人的身体健康造成损害，而且不同的人具有不同的体质如皮下脂肪厚度，难以获得精确的参数估计。而现有的无创血糖测量系统只是针对常规的病人进行测量，其测量结果缺乏大数据支持，其测量精确度依赖于毫米波的发射与接收，毫米波为特殊频道的波长，存在实用性、鲁棒性和稳定性不足的问题。

发明内容

本发明实施例提出一种基于Volterra级数的血糖数据处理方法及装置，能提高监测结果精确性和稳定性。

本发明实施例提供一种基于Volterra级数的血糖数据处理方法，所述血糖数据处理方法适用于无创血糖测量系统；所述血糖数据处理方法包括：

建立血糖信息数据库；所述血糖信息数据库存储有若干个待测者的血糖信息，每个血糖信息包括采样数据和输出数据；

获取第一待测者的血糖测量信号，并将所述血糖测量信号转换为第一采样数据；

根据所述第一采样数据和所述数据库中血糖信息，建立基于Volterra级数的优化模型；所述优化模型用于第一输出数据的优化；所述第一输出数据是根据所述第一采样数据而计算获得。

进一步的，所述根据所述第一采样数据和所述数据库中血糖信息，建立基于Volterra级数的优化模型，具体为：

所述第一采样数据为提取所述数据库中所述第一待测者的血糖信息

根据以下公式建立基于Volterra级数的优化模型：

约束条件为：其中j＝1,…,N；

预先定义参数和为原始参数，利用所述优化模型求得参数然后由和求得最后由和求得如此迭代下去使得各参数满足所述约束条件。

进一步的，所述基于Volterra级数的血糖数据处理方法还包括：

获取第二待测者的第二血糖测量信号，并将所述第二血糖测量信号转换为第二采样数据；

根据所述第二采样数据和所述优化模型，获得优化后的第二输出数据，并通过显示设备显示所述优化后的第二输出数据。

进一步的，所述基于Volterra级数的血糖数据处理方法还包括：

将所述第一采集数据、第一输出数据、第二采集数据和第二输出数据存储到所述血糖信息数据库中。

进一步的，所述获取第一待测者的血糖测量信号，并将所述血糖测量信号转换为第一采样数据，具体为：

向所述第一待测者的皮肤发射红外光，并接收反射光信号，将所述反射光信号转换为所述第一采样数据。

相应地，本发明实施例还提供一种基于Volterra级数的血糖数据处理装置，所述血糖数据处理装置适用于无创血糖测量系统；所述血糖数据处理装置包括：信号处理模块、存储模块和信号测量模块；

其中，所述信号测量模块用于获取第一待测者的血糖测量信号；

所述信号处理模块包括第一转换单元、数据库建立单元和模型建立单元；

所述第一转换单元用于将所述血糖测量信号转换为第一采样数据；

所述数据库建立单元用于建立血糖信息数据库；其中，所述血糖信息数据库存储有若干个待测者的血糖信息，每个血糖信息包括采样数据和输出数据；

所述模型建立单元用于根据所述第一采样数据和所述数据库中血糖信息，建立基于Volterra级数的优化模型；所述优化模型用于第一输出数据的优化；所述第一输出数据是根据所述第一采样数据而计算获得；

所述存储模块用于存储所述血糖信息数据库。

进一步的，所述模型建立单元用于根据所述第一采样数据和所述数据库中血糖信息，建立基于Volterra级数的优化模型，具体为：

所述第一采样数据为提取所述数据库中所述第一待测者的血糖信息

根据以下公式建立基于Volterra级数的优化模型：

约束条件为：其中j＝1,…,N；