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摘要
本发明涉及计算机领域,提出了一种基于深度学习的脉搏信号压力识别方法。该方法能够通过实验中有标注的脉搏信号数据提取出包括统计特征、脉搏波形特征、非线性特征和小波变换特征多种特征,利用滑动时间窗构建具有时间特性的二维特征图,最后通过卷积神经网络建立并训练相关的算法模型。在训练好的算法模型基础上,方法可以对新检测的脉搏信号样本进行分析并判断被试者当前情绪,实时判断佩戴者的压力状况。本发明能够准确地识别用户当前压力状态,且计算复杂度小,可以做到实时识别,能够帮助用户及时发现自身心理问题,并进行相应的干预措施,从而有效提升用户的生活质量。
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