申请/专利权人：博博科技(嘉兴)有限公司

申请日：2023-08-11

公开（公告）日：2023-10-20

公开（公告）号：CN116910454A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/20;G06F17/16;A61B5/11;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.11.07#实质审查的生效;2023.10.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于马尔科夫链模型的BCG信号体征状态监测方法，包括如下步骤：处理器对寄存器中存储的BCG信号分段滤波，利用马尔科夫链模型计算Sft的体征状态概率Pt，利用最大近似然法计算当前体征状态，判断Dt是否变化并更新体征状态转移概率矩阵，每隔一段时间，处理器利用绘图算法计算Dt的图像，并通过显示器输出计算结果；本发明具有具备强大的抗干扰能力，计算过程简单、高效，提高了算法的稳定性和鲁棒性，数据准确性高的特点。

主权项：1.一种基于马尔科夫链模型的BCG信号体征状态监测方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1，数据采集器采集BCG信号，采集到的BCG信号储存在寄存器中；处理器对寄存器中存储的BCG信号按照数据采集时间的先后顺序进行分段，每段数据的长度为1000，从序号1开始给各个数据段编号；设t的初始值为1,St为第t段数据；步骤2，处理器对各段数据进行滤波处理，得到St过滤后的信号Sft；步骤3，处理器利用马尔科夫链模型计算Sft的体征状态概率Pt；步骤4，处理器利用最大近似然法计算体征状态：设定Dt＝Pt中的最大概率Pmaxt所对应的体征状态值；步骤5，处理器判断Dt是否变化并更新体征状态转移概率矩阵；步骤6，从处理器开始工作开始，每隔一段时间，处理器利用绘图算法计算Dt的图像，并通过显示器输出计算结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 博博科技(嘉兴)有限公司 基于马尔科夫链模型的BCG信号体征状态监测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD