时间序列数据特征量提取装置、时间序列数据特征量提取方法和时间序列数据特征量提取程序

    公开(公告)号:CN109643397A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201780054018.1

    申请日:2017-08-28

    Abstract: 时间序列数据特征量提取装置具备:数据加工部,基于受理的输入时间序列数据长度和受理的观测最小间隔来将受理的不等间隔时间序列数据组加工为包括缺损的等间隔时间序列数据组和表示缺损的有无的缺损信息组;模型学习部,针对模型,将所述包括缺损的等间隔时间序列数据组的矩阵的未缺损的要素与所述模型的输出层的输出结果的要素的差异作为误差,学习所述模型的各层的权重向量,将所述权重向量作为模型参数保存在存储部中;以及特征量提取部,受理特征量提取对象的时间序列数据,向所述模型输入所述受理的特征量提取对象的时间序列数据,由此,使用在所述存储部中保存的所述模型参数来计算所述模型的中间层的值,将所述计算出的中间层的值作为表示数据的随时间变化的特征量输出。

    测量系统、测量方法、测量设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116648879B

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202080107780.3

    申请日:2020-12-08

    Abstract: 一种测量系统(10)包括:测量单元(22A),被配置为通过基于具有第一时钟周期的第一时钟信号以第一间隔执行多次测量来获得多个测量结果;时间戳单元(22B),被配置为基于具有比第一时钟周期长的第二时钟周期并且具有比第一时钟信号高的周期精度的第二时钟信号向由测量单元(22A)获得的多个测量结果中的按第二间隔获得的每个测量结果添加时间戳,所述时间戳指示测量时间;以及测量时间校正单元(32B),根据由两个时间戳标识的时段和在该时段期间获得的测量结果的数量来校正测量结果的测量时间。这使得可以以低功耗获得被标记有与实际时间偏差很小的测量时间的测量结果。

    学习型信号分离方法和学习型信号分离装置

    公开(公告)号:CN110520875A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201880027224.8

    申请日:2018-04-23

    Abstract: 一种学习型信号分离方法,所述方法是使用模型构筑部来进行的学习型信号分离方法,所述模型构筑部基于包括共同的特征的训练用的信号来进行学习处理,所述训练用的信号是包括特定的分量的所述训练用的信号和不包括所述特定的分量的所述训练用的信号,在所述学习型信号分离方法中,基于示出在所述训练用的信号中是否包括所述特定的分量的信息和所述训练用的信号来使所述模型构筑部进行学习处理而生成学习完毕数据,在所述学习处理中生成从所述训练用的信号的数据串分离并除去所述特定的分量后的数据串的信号,取得包括所述共同的特征的任意的信号,基于取得的所述任意的信号和生成的所述学习完毕数据来生成从所述任意的信号的数据串分离并除去所述特定的分量后的数据串的信号。

    活动状态分析设备和方法

    公开(公告)号:CN110234276A

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201880009003.8

    申请日:2018-01-22

    Abstract: 测量单元(101)附接到测量目标人物并且测量加速度。身体运动计算单元(104)基于由测量单元(101)测量的加速度来获得测量目标人物的身体运动的幅度。活动状态确定单元(105)基于由姿势判定单元(103)判定的姿势和由身体运动计算单元(104)计算的身体运动的幅度,按时间顺序获得表示测量目标人物是处于第一状态(起身状态)还是第二状态(躺卧状态)的活动状态。如果活动状态已经转变之后的活动状态持续了预先定义的预定时间,则活动状态校正单元(106)确定已经完成了由活动状态确定单元(105)获得的活动状态的转变。时间校正单元(107)通过预定时间返回由活动状态校正单元(106)确定的活动状态的转变时间。

    心率计算设备和方法
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111818845B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN201980017307.3

    申请日:2019-03-01

    Abstract: 在本发明中,第一计算单元(102)通过使用第一系数的IIR滤波器对多个瞬时心率(心跳速率)进行平均处理来确定被检者的心率。所述第一系数是小于1的数值,并且是固定值。第二计算单元(103)通过使用第二系数的IIR滤波器对多个瞬时心率进行平均处理来确定被检者的心率。所述第二系数是小于1的数值,并且是可变值。切换单元(104)基于先前确定的心率与最新的瞬时心率之差在第一计算单元(102)与第二计算单元(103)之间进行切换。

    活动状态分析设备和方法

    公开(公告)号:CN110234276B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201880009003.8

    申请日:2018-01-22

    Abstract: 测量单元(101)附接到测量目标人物并且测量加速度。身体运动计算单元(104)基于由测量单元(101)测量的加速度来获得测量目标人物的身体运动的幅度。活动状态确定单元(105)基于由姿势判定单元(103)判定的姿势和由身体运动计算单元(104)计算的身体运动的幅度,按时间顺序获得表示测量目标人物是处于第一状态(起身状态)还是第二状态(躺卧状态)的活动状态。如果活动状态已经转变之后的活动状态持续了预先定义的预定时间,则活动状态校正单元(106)确定已经完成了由活动状态确定单元(105)获得的活动状态的转变。时间校正单元(107)通过预定时间返回由活动状态校正单元(106)确定的活动状态的转变时间。

    心跳检测方法和心跳检测设备

    公开(公告)号:CN109843165B

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN201780064250.3

    申请日:2017-09-25

    Abstract: 该心跳检测设备包括:时间差值计算单元(3),用于根据活体的心电图波形的采样数据串来计算时间差值;指标值计算单元(4),用于基于时间差值来计算用于心跳检测的指标值;阈值设置单元(5),确定是否检测到超过阈值的指标值的波峰,当连续检测到大于或等于预定数目的波峰时,基于这些波峰之中最近的预定数目的波峰的平均值来计算阈值候选,当阈值候选超过阈值界限值时不更新阈值,该阈值界限值基于可能是该活体的心电图波形的时间差值的差值界限值,以及当阈值候选等于或小于阈值界限值时将阈值候选设置为新阈值;以及心跳时间确定单元(6),用于当检测到超过阈值的指标值的波峰时,将该波峰的采样时间确定为心跳时间。

    生物信号处理方法和生物信号处理设备

    公开(公告)号:CN108601546B

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN201780009657.6

    申请日:2017-01-25

    Abstract: 提供了一种生物信号处理设备。生物信号处理设备包括:生物信号提取单元(2),被配置成从由心电图仪(1)测量的心电图波形中提取生物信号;平均处理单元(3),被配置成使用由生物信号提取单元(2)提取的生物信号的时间序列数据来计算平均数据;异常值确定单元(4),被配置成针对每个数据,基于使用在该数据之前已经发生的生物信号的数据计算的平均数据,确定由生物信号提取单元(2)提取的生物信号的数据是否合适;以及异常值处理单元(5),被配置成执行由异常值确定单元(4)确定为不合适的生物信号的数据的删除和内插中的一个。

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