[发明专利]一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法

权利要求书

1.一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，包括：

对获取的生物电阻抗谱进行滤波和特征提取后，得到特征矩阵；

获取所述特征矩阵的自变量，结合因变量建立回归模型；

获取第一变量，并判断选取的第一统计量值是否满足第一临界值；

选取并判断下一个所述第一变量是否引入所述回归模型；

当所述第一变量全部引入，并根据获取的实时数据完善所述回归模型。

2.如权利要求1所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，所述对获取的生物电阻抗谱进行滤波和特征提取后，得到特征矩阵，包括：

根据获取的从低频到高频的激励信号，得到低频到高频的生物电阻抗谱，并对所述激励信号进行滤波处理后提取所述生物电阻抗谱的特征参数，按行列排列后得到特征矩阵。

3.如权利要求2所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，获取所述特征矩阵的自变量和因变量，建立回归模型，包括：

获取所述特征矩阵中的多个自变量，并将所述自变量分别和因变量进行组合，得到回归模型。

4.如权利要求3所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，所述获取第一变量，并判断选取的第一统计量值是否满足第一临界值，包括：

从多个所述自变量中随机选取一个所述自变量作为第一变量，并利用所述第一变量对应的回归系数检验统计量的值，在得到的多个所述统计量值中选取出第一统计量值，并与设定水平对应的第一临界值进行比较。

5.如权利要求4所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，所述获取第一变量，并判断选取的第一统计量值是否满足第一临界值，还包括：

若所述第一统计量值小于所述第一临界值，则所述第一变量不引入所述回归模型；

若所述第一统计量值大于或等于所述第一临界值，则将所述第一变量引入所述回归模型，并得到选入变量指标集合。

6.如权利要求5所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，选取并判断下一个所述第一变量是否引入所述回归模型，包括：

获取所述因变量与自变量子集的子回归模型，并利用选取的下一个所述第一变量对应的回归系数检验统计量的值，在得到的多个所述统计量值中选取出第二统计量值，并与设定水平对应的第二临界值进行比较。

7.如权利要求6所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，选取并判断下一个所述第一变量是否引入所述回归模型，还包括：

若所述第二统计量值小于所述第二临界值，则终止引入过程；

若所述第二统计量值大于或等于所述第二临界值，则将下一个所述第一变量引入所述回归模型。

8.如权利要求7所述的一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，其特征在于，当所述第一变量全部引入，并根据获取的实时数据完善所述回归模型，包括：

当所有所述自变量全部检验完成后，结合获取的多个血糖值和对应的所述生物电阻抗谱，得到对应的所述回归模型。