[发明专利]一种光体积描计信号的散点图分类方法和装置

权利要求书

1.一种光体积描计信号的散点图分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取光体积描计PPG信号；

根据预设的采样频率，对所述PPG信号进行信号采样处理，生成PPG采样信号；

根据所述PPG采样信号，进行散点二维坐标准备处理，生成散点二维坐标序列；

根据所述采样频率和预设的心搏间期最大值，进行散点图分辨率确认处理，生成散点图分辨率；

根据所述散点图分辨率，进行散点图初始化处理，生成散点图二维张量；

根据所述散点二维坐标序列，对所述散点图二维张量进行散点标记处理；

使用人工智能网络的卷积神经网络，对所述散点图二维张量进行多层卷积池化计算，生成四维输出张量；所述人工智能网络包括所述卷积神经网络、全连接神经网络和归一处理层；

使用所述人工智能网络的所述全连接神经网络，对所述四维输出张量进行多层全连接计算，生成二维输出张量；

使用所述人工智能网络的所述归一处理层，对所述二维输出张量进行归一化指数计算，生成归一二维张量；

根据所述归一二维张量，进行分类确认处理，生成确认数据；所述确认数据包括分类合理信息和分类不合理信息。

2.根据权利要求1所述的光体积描计信号的散点图分类方法，其特征在于，所述根据所述PPG采样信号，进行散点二维坐标准备处理，生成散点二维坐标序列，具体包括：

从所述PPG采样信号中，依次提取信号波形的最大幅值信号点所对应的时间信息，生成峰值时间数据，并由所述峰值时间数据组成峰值时间数据序列；所述PPG采样信号包括多个所述信号波形；所述信号波形包括多个信号点；所述峰值时间数据序列的峰值时间数据数量为第一总数n；

在所述峰值时间数据序列中，将与第一索引i'对应的所述峰值时间数据做为当前峰值时间数据；对所述当前峰值时间数据和所述当前峰值时间数据的前一个峰值时间数据，进行绝对差值计算，生成与第二索引i对应的散点横轴坐标X_i；对所述当前峰值时间数据和所述当前峰值时间数据的后一个峰值时间数据，进行绝对差值计算，生成与所述第二索引i对应的散点竖轴坐标Y_i；由所述散点横轴坐标X_i和所述散点竖轴坐标Y_i组成散点二维坐标XY_i；所述散点二维坐标XY_i为(X_i,Y_i)；所述第一索引i'为所述峰值时间数据的索引号，所述第一索引i'的取值范围从2到n-1；所述第二索引i为所述散点二维坐标XY_i的索引号，i＝i'-1，所述第二索引i的取值范围从1到n-2；

由n-2个所述散点二维坐标XY_i组成所述散点二维坐标序列；所述散点二维坐标序列为(XY₁,…XY_i,…XY_n-2)；

在所述散点二维坐标序列中，对多个相同的所述散点二维坐标XY_i，只保留一个；对所述散点横轴坐标X_i超出所述心搏间期最大值的所述散点二维坐标XY_i，进行删除处理；对所述散点竖轴坐标Y_i超出所述心搏间期最大值的所述散点二维坐标XY_i，进行删除处理。

3.根据权利要求2所述的光体积描计信号的散点图分类方法，其特征在于，所述根据所述采样频率和预设的心搏间期最大值，进行散点图分辨率确认处理，生成散点图分辨率，具体包括：

根据所述采样频率和所述心搏间期最大值，进行最大像素点数量计算，生成最大像素点数量a；a＝采样频率*心搏间期最大值；

设置所述散点图分辨率的水平像素点数量X为所述最大像素点数量a；并设置所述散点图分辨率的垂直像素点数量Y为所述最大像素点数量a；散点图分辨率＝X*Y＝a*a。