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本发明提供了一种基于BL‑CNN的脉搏特征识别分类方法,其包括如下步骤:采集脉搏信号并对脉搏信号进行预处理;提取预处理后的脉搏信号的时域特征信息;提取预处理后的脉搏信号的频域特征信息;通过BI‑LSTM模型对时域特征信息进行处理;对频域特征信息以及处理后的时域特征信息进行混合训练并对脉搏信号的特征信息进行识别分类。本发明通过充分考虑脉搏信号特征的时间相关性,可方便后续脉搏信号特征信息的识别分类,为医生诊断提供重要依据,提高了脉搏诊断效率及脉搏诊断准确率。相应地,本发明还提供一种基于BL‑CNN的
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112869717 A (43)申请公布日 2021.06.01 (21)申请号 202110207741.7 (22)申请日 2021.02.25 (71)申请人 佛山科学技术学院 地址
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