[发明专利]一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统及方法

权利要求书

1.一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，其特征在于，包括：

脉搏采集模块，用于采集脉搏信号并对所述脉搏信号进行预处理；

脉搏特征提取模块，用于接收预处理后的脉搏信号并提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息以及频域特征信息；

双通道卷积神经网络，用于对所述时域特征信息以及所述频域特征信息进行混合训练并对脉搏信号的特征信息进行识别与分类；

其中，提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息的具体方法包括如下步骤：

设定低限阈值以及距离阈值；

根据所述低限阈值以及所述距离阈值搜寻预处理后的脉搏信号以获取脉搏信号的周期起始点以及周期终点；

根据所述周期起始点以及所述周期终点对预处理后的脉搏信号进行分割；

根据分割后的脉搏信号获取时域特征信息；

其中，提取预处理后的脉搏信号的频域特征信息的具体方法包括如下步骤：

对预处理后的脉搏信号进行集合经验模态分解处理；

对集合经验模态分解处理后的脉搏信号进行滤波；

对滤波后的脉搏信号进行功率归一化处理以及幂律非线性处理；

对功率归一化处理以及幂律非线性处理后的脉搏信号进行离散余弦变换；

对离散余弦变换后的脉搏信号进行差分变换；

根据离散余弦变换后的脉搏信号以及差分变换后的脉搏信号获取频域特征信息。

2.如权利要求1所述的一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，其特征在于，所述脉搏特征识别系统还包括处理器以及数据显示模块，所述处理器用于根据识别与分类后的脉搏信号的特征信息计算心率以及血压值，所述数据显示模块用于显示所述心率以及所述血压值。

3.如权利要求2所述的一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，其特征在于，所述双通道卷积神经网络包括Softmax分类器。

4.如权利要求3所述的一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别系统，其特征在于，预处理后的脉搏信号包括多个周期的脉搏波曲线。

5.一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

采集脉搏信号并对所述脉搏信号进行预处理；

提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息以及频域特征信息；

通过双通道卷积神经网络对所述时域特征信息以及所述频域特征信息进行混合训练并对脉搏信号的特征信息进行识别与分类；

其中，提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息的具体方法包括如下步骤：

设定低限阈值以及距离阈值；

根据所述低限阈值以及所述距离阈值搜寻预处理后的脉搏信号以获取脉搏信号的周期起始点以及周期终点；

根据所述周期起始点以及所述周期终点对预处理后的脉搏信号进行分割；

根据分割后的脉搏信号获取时域特征信息；

其中，提取预处理后的脉搏信号的频域特征信息的具体方法包括如下步骤：

对预处理后的脉搏信号进行集合经验模态分解处理；

对集合经验模态分解处理后的脉搏信号进行滤波；

对滤波后的脉搏信号进行功率归一化处理以及幂律非线性处理；

对功率归一化处理以及幂律非线性处理后的脉搏信号进行离散余弦变换；

对离散余弦变换后的脉搏信号进行差分变换；

根据离散余弦变换后的脉搏信号以及差分变换后的脉搏信号获取频域特征信息。

6.如权利要求5所述的一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法，其特征在于，利用脉搏传感器采集所述脉搏信号。

7.如权利要求6所述的一种基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法，其特征在于，预处理后的脉搏信号包括多个周期的脉搏波曲线。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5至7中任意一项所述的基于双通道卷积神经网络的脉搏特征识别方法。