[发明专利]一种面向高血压疾病检测的BCG信号分析方法

权利要求书

1.一种面向高血压疾病检测的BCG信号分析方法，其特征在于：

对BCG信号进行归一化和滤波处理，计算心跳间期序列；对心跳间期序列进行时域、频域、非线性域分析，提取能精确刻画高血压患者生理状态的特征，并对其进行离散化处理；从离散化特征中挖掘能够表征特征间相互关系的类关联规则；基于挖掘出的类关联规则的分布、冗余度、覆盖度特性，从中挑选一组具有较强分类能力的类关联规则；根据所挑选出的类关联规则的相似性及权重指标，构建基于类关联规则的高血压识别模型，得到分析结果；

包括以下步骤：

S1：对BCG信号进行预处理操作，以消除信号噪音以及受试者个体差异对信号幅值造成的影响，并提取准确的心跳间期序列；

S2：对S1输出的心跳间期序列进行时域、频域、非线性分析，提取能够准确反映受试者生理状态的多维特征，并对其进行离散化处理；

S3：从S2输出的离散化特征中，利用优化的Apriori算法，挖掘能够表征特征间相互关系的类关联规则；

S4：从S3输出的类关联规则中，根据规则的分布、训练集的覆盖度、规则的冗余度指标，挑选出一组具有较强分类能力的类关联规则；

S5：基于S4输出的类关联规则的相似度、权重指标，构建基于类关联规则的高血压识别模型，得到分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种面向高血压疾病检测的BCG信号分析方法，其特征在于：所述S2中提取能够刻画高血压患者生理状态的特征并对其进行离散化处理包括：对心跳间期序列进行时域分析，提取中值、均方差与心跳间期序列分布相关的统计信息；对心跳间期序列进行频域分析，计算不同频带所蕴含的信号能量；对心跳间期序列进行非线性域分析，提取样本熵、DFA等能够反映信号复杂度、稳定性的特征；采用等箱分割法将每个特征的值划分成若干区间，并用唯一的标识对每个区间进行标记。

3.根据权利要求1所述的一种面向高血压疾病检测的BCG信号分析方法，其特征在于：所述S3中从多维特征中挖掘能够表征特征间相互关系的类关联规则是指：对传统Apriori算法的链接、剪枝关键步骤进行优化处理，并基于此从离散化后的特征序列中挖掘出所有含有类标签且满足指定的支持度、置信度要求的关联规则。

4.根据权利要求4所述的一种面向高血压疾病检测的BCG信号分析方法，其特征在于：所述S3在进行类关联规则挖掘前，需要对训练集实例进行规范化表示，第k个实例SL_k可表示为：

SL_k＝<f₁,f₂,…f_i…f_n,CL>；

其中，f_i表示该实例第i个特征F_i的具体编号值，CL表示该实例所属的类别。