[发明专利]基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质

权利要求书

1.基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，包括步骤：

输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号；其中，所述原始信号为待校准补偿的生物标志物检测结果；

根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子；

根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤包括：

令所述原始信号为x[n](n＝0，1，...，N)，获取原始信号x[n]并将所述原始信号x[n]分裂为近似信号a[n]和细节信号d[n]；

其中，a[n]＝x[2n]，d[n]＝x[2n+1]。

3.根据权利要求2所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤包括：

根据所述细节信号d[n]中的信息对所述近似信号a[n]进行更新，得到更新后的近似信号a′[n]；其中，更新后的近似信号a′[n]的表达式为：表示平滑运算，其定义为：其中，U(d[n])为自适应更新算子，其定义为：

其中，Δ_L＝|a[n]-d[n-1]|，Δ_R＝|a[n]-d[n]|。

4.根据权利要求3所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括：

根据所述更新后的近似信号a′[n]中包含的信息对所述细节信号d[n]进行预测，得到预测的细节信号d′[n]；

其中，预测的细节信号d′[n]的表达式为：d′[n]＝d[n]-P(a′[n])；

其中，P表示预测算子，其定义为：

5.根据权利要求4所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括：

根据所述更新后的近似信号a′[n]和所述更新后的细节信号d′[n]计算得到补偿因子c[n]；其中，补偿因子c[n]的表达式为：

其中||a′[n]||为更新后的近似信号a′[n]的二阶范数，其表达式为：

6.根据权利要求1所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤之前还包括：

初始化补偿次数n、更新后的近似信号的二阶范数||a′[n]||和补偿因子c[n]；其中，n＝0，||a′[0]||＝0，c[0]＝0。

7.根据权利要求1所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果的步骤还包括：

在进行第n＝n+1次补偿时，根据第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，对所述补偿因子进行更新并得到更新后的补偿因子；

根据所述更新后的补偿因子补偿所述第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，其表达式为：

x′[n+1]＝x[n+1]-c[n+1]，其中x[n+1]表示第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，c[n+1]表示更新后的补偿因子，x′[n+1]表示在进行第n＝n+1次补偿后的生物标志物检测结果。

8.根据权利要求1所述的基于第二代小波的体温补偿方法，其特征在于，所述待校准补偿的生物标志物检测结果为血糖含量、乳酸含量、钾离子浓度和钠离子浓度四种结果中的任意一种。

9.一种移动终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。