[发明专利]模型训练方法及基于其的信号处理方法、设备、介质在审

专利信息
申请号: 202111197718.0 申请日: 2021-10-14
公开(公告)号: CN113887467A 公开(公告)日: 2022-01-04
发明(设计)人: 李俊峰 申请(专利权)人: 北京脉之语科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00;A61B5/02;A61B5/00
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 赵迎迎
地址: 100096 北京市昌平区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 模型 训练 方法 基于 信号 处理 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种脉搏复现信号的处理方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取当前脉搏采集信号序列;其中,所述当前脉搏采集信号序列为脉搏采集设备对用户进行实测采集的信号序列;

根据所述当前脉搏采集信号序列,基于预先学习的信号复现关系模型,确定对应的当前复现驱动信号序列;其中,所述信号复现关系模型基于脉搏采集信号序列和复现驱动信号序列的样本集合进行机器学习而确定;

采用所述当前复现驱动信号序列,驱动复现设备的执行机构动作,以复现脉搏信号。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述脉搏采集信号序列为压力信号序列,所述复现驱动信号序列为执行机构的控制参数序列。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当执行机构为电机时,所述控制参数序列包括下述至少一项:电机转子位置、电机转速和电机加速度。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,所述信号复现关系模型为脉搏采集信号序列和复现驱动信号序列之间的一元或多元、一次或多次的多项式曲线模型。

5.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,根据所述当前脉搏采集信号序列,基于预先学习的信号复现关系模型,确定对应的当前复现驱动信号序列包括:

根据所述当前脉搏采集信号序列中的每个信号,依次运行预先学习的信号复现关系模型,以确定对应的当前复现驱动信号序列。

6.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,采用所述当前复现驱动信号序列,驱动复现设备的执行机构动作,以复现脉搏信号包括:

根据所述当前复现驱动信号序列确定执行机构的实时驱动信号;

采用所述实时驱动信号驱动复现设备的执行机构动作,以复现脉搏信号。

7.一种脉搏复现设备,其特征在于,包括:

信号获取单元,用于获取当前脉搏采集信号序列,其中,所述当前脉搏采集信号序列为脉搏采集设备对用户进行实测采集的信号序列;

信号转换单元,用于根据所述当前脉搏采集信号序列,基于预先学习的信号复现关系模型,确定对应的当前复现驱动信号序列;其中,所述信号复现关系模型基于脉搏采集信号序列和复现驱动信号序列的样本集合进行机器学习而确定;

执行机构,用于实现往复动作;

驱动单元,用于采用所述当前复现驱动信号序列,驱动复现设备的执行机构动作,以复现脉搏信号。

8.根据权利要求7所述的设备,其特征在于,所述脉搏采集信号序列为压力信号序列,所述复现驱动信号序列为执行机构的控制参数序列。

9.根据权利要求7所述的设备,其特征在于,当执行机构为电机时,所述控制参数序列包括下述至少一项:电机转子位置、电机转速和电机加速度。

10.根据权利要求7-9任一所述的设备,其特征在于,所述信号复现关系模型为脉搏采集信号序列和复现驱动信号序列之间的一元或多元、一次或多次的多项式曲线模型。

11.一种脉搏信号复现关系模型的训练方法,其特征在于,包括:

获取脉搏采集信号序列和复现驱动信号序列的样本集合;其中,所述复现驱动信号序列是所述复现设备的执行机构的控制参数序列,能够控制所述执行机构输出与所述脉搏采集信号序列对应的目标脉搏复现信号序列;

根据所述脉搏采集信号序列和所述复现驱动信号序列,对信号复现关系模型进行训练学习。

12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述脉搏采集信号序列为压力信号序列,所述复现驱动信号序列为执行机构的控制参数序列。

13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,当执行机构为电机时,所述控制参数序列包括下述至少一项:电机转子位置、电机转速和电机加速度。

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