[发明专利]基于物联网的妇产科护理中的康复数据管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于物联网的妇产科护理中的康复数据管理方法，其特征在于，所述基于物联网的妇产科护理中的康复数据管理方法包括：

通过感知设备在独立的采样周期内对用户日常数据信号x(t)进行采集，并用A/D方式对信号进行数字量化；对量化后的信号x(i)进行降维；对降维后的信号进行重构；获取用户最终标准日常健康数据并录入；其中t为采样时刻，i为量化后的信号排序；

利用指纹识别函数进行指纹识别、录入并进行识别信息显示；指纹识别函数为：

其中，ω₀为滤波器的中心频率，对于不同的ω₀，k使k/ω₀保持不变；

对用户使用的日常生活物品通过扫描二维码进行使用频率、时间、次数信息的采集并存储；

对采集使用的日常生活物品信息进行统计，与健康指标信息利用对比分析协议进行分析后，确定用户康复策略。

2.如权利要求1所述的基于物联网的妇产科护理中的康复数据管理方法，其特征在于，所述获取用户最终标准日常健康数据的方法，具体包括：

首先，用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集，并用A/D方式对信号进行数字量化；然后，对量化后的信号x(i)进行降维；最后，对降维后的信号进行重构；其中t为采样时刻，i为量化后的信号排序；

对量化后的信号进行降维，具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程i＝1,…,M，其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数，设计基于滤波的压缩感知信号采集框架，构造如下托普利兹测量矩阵：

则观测i＝1,…,M，其中b₁,…,b_L看作滤波器系数；子矩阵Φ_FT的奇异值是格拉姆矩阵G(Φ_F,T)＝Φ′_FTΦ_FT特征值的算术根，验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δ_K,1+δ_K),i＝1,…,T，则Φ_F满足RIP，并通过求解如下公式最优化问题来重构原信号：

即通过线性规划方法来重构原信号，亦即BP算法；

针对实际压缩信号，如语音或图像信号的采集，则修改Φ_F为如下形式：

如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性，则通过求解如下公式最优化问题，精确重构出原信号：

其中Φ与Ψ不相关，Ξ称为CS矩阵；获取用户最终标准日常健康数据。

3.如权利要求1所述的基于物联网的妇产科护理中的康复数据管理方法，其特征在于，指纹识别的方法，具体包括：利用指纹识别函数进行识别；指纹识别函数为：

其中，ω₀为滤波器的中心频率，对于不同的ω₀，k使k/ω₀保持不变；

在频率域构造滤波器，对应的极坐标表达方式为：

G(r,θ)＝G(r,r)r·G(θ,θ)；

式中，G_r(r)为控制滤波器带宽的径向分量，G_θ(θ)为控制滤波器方向的角度分量；

r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f₀为中心频率，θ₀为滤波器方向，σ_f用于确定带宽；

σ_θ确定角度带宽，