【摘 要】
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智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段,其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理.文中提出了以时序建模为
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智能健康住宅为缓解人口老龄化的压力和优化医疗资源配置提供了重要手段,其特点是在家庭环境下提供各项生命体征参数监测,并对监护数据自动分析处理.文中提出了以时序建模为基础的智能健康住宅监护数据分析方法.此方法由3个部分构成,包括模型辨识、模型更新以及基于模型的预报区间确定.模型阶数基于最终预报准则确定,使得模型能更好地符合观测数据.基于自适应滤波器算法的模型参数在线更新,能确保模型更好地描述监护数据的动态特性.根据建模结果,作前向30步预报,可确定预报区间.据此,可实现对监护数据中的平稳值、异常值以及状态变化3种特征模式的识别.通过应用PhysioNet中的3组数据集进行实验研究,发现文中方法的预报结果准确,能实现对智能健康住宅中连续监测数据的在线分析.
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