一种基于PTT和MIV-GA-SVR的连续血压无创监测方法

摘要

本发明涉及一种基于PTT和MIV‑GA‑SVR的连续血压无创监测方法，属于血压监测技术领域。该方法为在对脉搏波PPG、心电ECG信号进行去噪处理、以及特征点识别的基础上，提取特征参数，构建模型，实现对血压连续监测。提出了基于机器学习的SVR方法构建血压估计模型，在对收集整理的特征归一化的基础上，使用MIV法探究对模型的影响并筛掉影响较小的特征，在模型的训练过程中引入GA优化来进行参数寻优，有效避免了模型陷入过学习或欠学习状态。