[发明专利]体征信号检测方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种体征信号检测方法及装置，属于健康监测领域。所述方法包括获取多组第一信号值，其中，每组所述第一信号值包括第一脉搏信号值、第一运动姿态信号值和体征信号值；将所述多组第一信号值输入到预先建立的深度学习算法模型进行训练，获取训练得出的权值矩阵；获取待测的第二脉搏信号值以及第二运动姿态信号值，将所述第二脉搏信号值以及所述第二运动姿态信号值输入到所述权值矩阵进行测试，获取预测体征信号值，通过深度学习算法模型训练得出的权值矩阵可以有效地检测出准确的体征信号值，从而实现对自身健康进行实时监测和观察。

主权项

一种体征信号检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组第一信号值，其中，每组所述第一信号值包括第一脉搏信号值、第一运动姿态信号值和体征信号值；将所述多组第一信号值输入到预先建立的深度学习算法模型进行训练，获取训练得出的权值矩阵；获取待测的第二脉搏信号值以及第二运动姿态信号值，将所述第二脉搏信号值以及所述第二运动姿态信号值输入到所述权值矩阵进行测试，获取预测体征信号值；将所述多组第一信号值输入到预先建立的深度学习算法模型进行训练，获取训练得出的权值矩阵，包括：将所述多组第一信号值进行特征提取，获得多组第一信号特征值，每组所述第一信号特征值包括第一脉搏信号特征值、第一运动姿态信号特征值和体征信号特征值；将所述多组第一信号特征值通过栈式自编码神经网络模型进行训练，获取训练得出的权值矩阵；其中，对所述第一运动姿态信号值进行特征提取包括：每隔数秒标定所述第一运动姿态信号一次，并将所述第一运动姿态信号不同动作数据分割成1‑2秒的片段，对所述第一运动姿态信号每个片段提取特征。