摘要
本发明提供了一种基于多视角差分特征空间的无创血压测量方法，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集PPG信号整合为原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到初始数据集；从三个视角提取初始数据集的视角提取特征进行差分操作，得到多视角原始差分特征；构建多视角差分特征自适应映射模块；通过AutoML算法对多视角差分特征自适应映射模块进行堆叠集成学习，得到机器学习回归模型；通过视角提取特征对机器学习回归模型进行训练，得到最终模型；通过最终模型对真实PPG信号进行血压测量。该方法通过损失函数、对变化趋势分类的联合优化策略和机器学习回归模型实现了无创血压测量，提高了血压检测的准确性和血压预测的稳定性。
