基于模式分类的血压预测

研究论文

随着可穿戴医疗的发展，一些研究人员更加关注可穿戴血压的估算。通常，光电容积描记术（PPG）信号用于提取特征以进行回归分析。然而，尽管可以在该领域中应用许多回归方法（例如，线性回归，ANN，SVR等），但是如何提高血压预测的准确性仍然是一个大问题。本文基于模式分类，首先提出了一种血压估计方法。与以前的回归分析相比，血压的不同范围分为不同的类别。然后根据提取的特征将信号分类为相应的类别。可以通过找到间隔中值来获得血压值。实验表明，分类的思想可以实现血压预测的更高准确性。

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