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摘要
血压作为反映人体健康状态的指标,可准确被测量有利于临床进一步诊断,现主要使用机器学习的方法对血压预测系统进行研究,对光电容积脉搏波(PPG)信号进行去噪、特征提取、特征选择、特征归一化及离群点分析,并将昆士兰大学的开源数据库中的血压数据作为分析的数据源,用于验证研究提出的算法有效性,并建立血压预测离线模型。
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血压作为反映人体健康状态的指标,可准确被测量有利于临床进一步诊断,现主要使用机器学习的方法对血压预测系统进行研究,对光电容积脉搏波(PPG)信号进行去噪、特征提取、特征选择、特征归一化及离群点分析,并将昆士兰大学的开源数据库中的血压数据作为分析的数据源,用于验证研究提出的算法有效性,并建立血压预测离线模型。
