【摘 要】
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为了进一步提高血压的预测精度,实现无创连续血压测量.本文提出了一种基于脉搏波和小波神经网络的血压预测算法,通过脉搏波采集系统采集不同人的脉搏波信号,采用椭圆低通滤波
【基金项目】
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河北省自然科学基金(E2016202341)
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为了进一步提高血压的预测精度,实现无创连续血压测量.本文提出了一种基于脉搏波和小波神经网络的血压预测算法,通过脉搏波采集系统采集不同人的脉搏波信号,采用椭圆低通滤波器去除高频噪声,并且有效提取出脉搏波中关于血压的相关特征,建立BP神经网络和小波神经网络预测模型,不断优化学习速率以及隐含层层数,从而可以准确地预测出血压值.结果表明,建立的脉搏波采集系统可以采集到信噪比较高的人体脉搏波信号;建立的BP神经网络和小波神经网络模型,实现了对血压的无创连续预测,并且通过对比血压预测的误差验证了小波神经网络比BP神经
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