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公开(公告)号:CN119030548A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202410159173.1
申请日:2024-02-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: H03M7/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统,包括:编码器,用于将输入的生理信号转换为潜变量Z;解码器,用于基于潜变量Z重构出原始的生理信号;快速傅里叶变换模块,用于计算出输入和输出信号的频率成分,获取频谱;判别器,用于判断输入信号特征与输出信号特征的差异程度;优化器,用于进行神经网络权重的更新,以得到更优的压缩重构效果。本基于深度自编码器的生理信号压缩系统可以在保证RMS(均方误差)和PRDN(归一化RMS差异百分比)可以接受的情况下,将压缩率提高至360倍,并通过在训练阶段添加深度判别器一同训练,提高信号重构质量。
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公开(公告)号:CN117672487A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311710279.8
申请日:2023-12-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H40/63 , A61B5/0205 , G16H50/30 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种用于心肺功能评测的多接口边缘计算数字底座,包括:多接口数据接收模块,用于接收心肺感知终端数据以及环境传感数据;数据预处理模块,用于对接收到的数据进行设备协议解析、滤波、特征提取的预处理操作;边缘计算推理模块,用于部署心肺功能评测人工智能模型并基于预处理数据进行实时推理评测;数据存储与管理云服务模块,用于将所采集数据以及评测结果存储于云端时序数据库;人机交互模块,用于显示用户信息输入以及心肺功能评测结果。本发明可以通过多接口数据接收模块连接现有多种心肺功能感知终端,并通过数据预处理模块进行协议解析、滤波、特征提取,然后经过边缘计算推理模块对心肺功能进行实时评测。
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