基于脉搏信号的自适应三维重构高血压识别方法

范琳; 白若昱

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2026.05.013

西安邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 31 ›› Issue (5) : 137 -146. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2026.05.013

基于脉搏信号的自适应三维重构高血压识别方法

范琳, 白若昱

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摘要

针对传统脉搏诊断方法难以同步捕捉多通道特征与跨周期动态变化的问题，提出一种基于脉搏信号的自适应三维重构（Adaptive Three-Dimensional Reconstruction,A3DR）高血压识别方法。该方法首先通过滑动窗截取多周期样本，利用快速傅里叶变换将每个通道信号分解为多个频段，选取能量占比最高的前k个频段重构“通道×周期×时序”三维特征张量。然后设计多分支并联三维卷积网络，融合通道注意力机制，通过三维卷积模块捕获周期内局部特征，并同步构建周期间与通道间的全局动态依赖。最后，将融合后的多尺度脉搏特征用于高血压识别，实现健康人群与高血压人群的分类。在自建左右手“寸”“关”“尺”六通道脉搏数据集上的实验结果表明，与长短期记忆网络和一维卷积神经网络相比，所提方法准确率分别提升7.17%和4.84%，有效提高了分类准确率。