[发明专利]一种基于PCANet的脉搏信号亚健康检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 201810474204.7 | 申请日： | 2018-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN108567418A | 公开（公告）日： | 2018-09-25 |
| 发明（设计）人： | 艾玲梅;薛亚庆;任阳红 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/02 | 分类号： | A61B5/02 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于PCANet的脉搏信号亚健康检测方法及检测系统，检测时选取研究对象并对研究对象的健康状况进行初步划分与筛选，再通过脉冲传感器采集各研究对象的脉搏信号数据；将采集到的脉搏信号数据进行归一化处理，使脉搏信号数据映射至[‑1，1]的范围内，去除脉搏信号中的噪声及异常波形，获得纯净的脉搏信号；对预处理后的脉搏信号使用PCANet分别提取健康和亚健康脉搏信号特征以重构误差作为损失函数，学习PCA滤波核，使用PCA算法来计算样本集，提取样本集协方差矩阵前L个最大特征值对应的特征向量组成特征映射矩阵；将提取得到的特征映射矩阵通过SVM分类器和KNN分类器来识别健康与亚健康状态，检测过程简单高效。 | ||
| 搜索关键词： | 脉搏信号 研究对象 亚健康 检测 检测系统 映射矩阵 样本集 预处理 归一化处理 脉冲传感器 协方差矩阵 亚健康状态 采集 健康状况 数据映射 损失函数 特征向量 异常波形 滤波核 去除 算法 重构 噪声 健康 筛选 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于PCANet的脉搏信号亚健康检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据采集；选取研究对象并对研究对象的健康状况进行初步的划分与筛选，再通过脉冲传感器采集各研究对象的脉搏信号数据，待信号平稳后对采集到的数据进行记录；步骤2、数据预处理；将采集到的脉搏信号数据进行归一化处理，使脉搏信号数据映射至[‑1，1]的范围内，去除脉搏信号中的基线漂移、工频干扰、高频噪声及异常波形，获得纯净的脉搏信号；步骤3、特征提取；对预处理后的脉搏信号使用PCANet分别提取健康和亚健康脉搏信号特征；步骤4、SVM和KNN分类；将提取得到的特征映射矩阵通过SVM分类器和KNN分类器来识别健康与亚健康状态。
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