一种基于脉搏信号的时域特征提取方法

1.一种基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，高斯拟合时，若高斯拟合均方根误差未达到阈值则基于遗传算法优化高斯函数的个数及其参数直至高斯拟合均方根误差达到阈值，基于高斯拟合均方根误差达到阈值时对应的高斯拟合函数进行第二组时域特征提取；

3.根据权利要求2所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，所述若高斯拟合均方根误差未达到阈值则基于遗传算法优化高斯函数的个数及其参数，直至高斯拟合均方根误差达到阈值包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，通过下述公式得到个体的当前适应度值：

5.根据权利要求3所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，若未达到终止条件，则将第一优秀种群中每个个体的基因中高斯函数的个数加1得到更新的第一优秀种群；依据交叉概率采用轮盘赌法选择更新的第一优秀种群中两个个体作为父代个体，对父代个体的高斯函数的参数值采用随机多点交叉方式进行更新生成新的第一遗传个体；依据变异概率随机改变更新的第一优秀种群中个体的高斯函数的参数值进行变异生成新的第一遗传个体；将第一优秀种群中的个体与交叉、变异生成的新的第一遗传个体进行组合得到更新的第一种群。

6.根据权利要求2所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，所述若傅里叶级数拟合均方根误差未达到阈值则基于遗传算法优化傅里叶级数的参数直至傅里叶级数拟合均方根误差达到阈值包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，若未达到终止条件，则依据交叉概率采用轮盘赌法选择第二优秀种群中两个个体作为父代个体，对父代个体采用随机多点交叉方式生成新的第二遗传个体；依据变异概率随机改变第二优秀种群中个体的傅里叶级数参数的值进行变异生成新的第二遗传个体；将第二优秀种群中的个体与交叉、变异生成的新的第二遗传个体进行组合得到多个更新的第二种群。

8.根据权利要求1所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，所述对所述预处理后的脉搏信号进行周期分割、质量筛选、周期归一化得到周期归一化后的脉搏信号包括：

9.根据权利要求1所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，所述对所述脉搏信号进行预处理得到预处理后的脉搏信号包括：

10.根据权利要求1所述的基于脉搏信号的时域特征提取方法，其特征在于，设置滑动窗口的大小以及移动步长，基于滑动窗口以及移动步长提取每次滑动后滑动窗口内对应脉搏信号的局部极值点；对每次滑动后滑动窗口内对应的脉搏信号进行一阶差分得到一阶差分信号零点的个数，基于其零点的个数得到该滑动窗口内对应脉搏信号的波峰个数；基于所述波峰个数以及局部极值点对所述预处理后的脉搏信号进行第一组时域特征提取。