[发明专利]基于BCG和HRV技术的信息处理方法

权利要求书

1.基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

在坐卧设备上设置信息采集设备；所述信息采集设备采集坐卧设备使用者的身体信息信号；

对身体信息信号进行处理，并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号；

对BCG信号进行处理后提取HRV信号，并对HRV信号进行分析处理；

将分析处理后的HRV信号和呼吸信号作为样本生成生理模型，并根据生理模型进行疾病预警。

2.根据权利要求1所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，对身体信息信号进行处理，并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号包括以下步骤：

对身体信息信号进行50Hz陷波滤波生成预处理信号；

对预处理信号进行低通滤波生成呼吸信号；

对预处理信号进行高通滤波生成BCG信号。

3.根据权利要求1所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，对BCG信号进行处理包括以下步骤：

将BCG信号分解为步长为T的多个分段f(i)；其中0<i≤N，N为将BCG信号按照步长T分段后生成的分段数量；

对f(i)进行小波分解，并得出f(i)每一层的小波系数M_k(j)；

根据下式得出每个分段小波系数的阈值M_sk(i)：

对每个小波系数进行邻域处理，并根据下式确定每个分段的均值最大值MAX(i)：

将均值最大值MAX(i)大于预设阈值的分段剔除。

4.根据权利要求3所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，提取HRV信号包括以下步骤：

采用差分阈值法从处理后的BCG信号中提取准确的心率间期；

根据心率间期获取HRV信号。

5.根据权利要求4所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，对HRV信号进行分析处理包括以下步骤：

获取整个HRV信号中全部心率间期的平均值和标准差；

随机选取一个心率间期并将随机选取的心率间期与全部心率间期的平均值求差值，如果所述差值大于标准差，则将该心率间期标记为异常，历遍所有的心率间期并抛弃所有的异常点；

将抛弃了所有异常点的HRV信号作为预处理HRV信号；

提取预处理HRV信号中所有相邻两段心率间期，并对相邻两段心率间期进行相关性分析生成相关性矩阵；

对相关性矩阵进行聚类分析，并将聚类成员最多的一类作为正常类，除了正常类外其他的类作为畸变类。

6.根据权利要求5所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，所述将分析处理后的HRV信号和呼吸信号作为样本生成生理模型包括以下步骤：

将坐卧设备使用者的疾病诊断情况与畸变类建立映射关系，生成HRV映射函数；

将坐卧设备使用者的疾病诊断情况与呼吸信号建立映射关系，生成呼吸映射函数；

以多组HRV映射函数和呼吸映射函数为样本进行神经网络深度学习，生成生理模型，所述生理模型的输入量为畸变类和呼吸信号的参数，所述生理模型的输出量为疾病诊断情况。

7.根据权利要求5所述的基于BCG和HRV技术的信息处理方法，其特征在于，所述根据生理模型进行疾病预警包括以下步骤：

采集到新的身体信息信号时，对新的身体信息信号进行处理得出新的畸变类参数和新的呼吸信号参数；

将新的畸变类参数和新的呼吸信号参数带入生理模型得出疾病诊断情况。