【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生理数据处理，具体而言，涉及一种生理数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、利用穿戴式设备等对生物的生理数据进行长时间的获取和检测，是物联网
中的一种常用技术。
2、控制端在获取到生物的生理数据时，一般需要对生理数据进行预处理，然后才能使用预处理后的生理数据进行下一步的检测和分析。现有的生理数据预处理方式一般是对生理数据进行清洗、集成、变换和规约。
3、然而，经专利技术人研究发现，由于各个传感器类别、型号以及精准度的不同，其获取的生理数据往往存在采集频率不同步、数据缺失等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的包括，例如，提供了一种生理数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其能够至少部分解决上述技术问题。
2、本专利技术的实施例可以这样实现：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种生理数据处理方法，应用于控制器，所述控制器分别与多个传感器通信连接；所述方法包括：
4、分别获取各所述传感器在各自采样频率下采样的多个生理数据；
5、基于各所述传感器的采样频率，分别对各所述生理数据进行时间序列同步处理，以得到多个频率一致的同步时间序列；其中，每个所述同步时间序列分别与一个所述传感器对应；
6、基于预设数据清洗方式，去除各所述同步时间序列中的异常数据，并在所述异常数据所在的数据位置做数据缺失标记；
7、基于各所述同步时间序列中生理数据的缺失数量以及所述数
8、基于预设数据填补方式，根据各所述总缺失数据数量，对缺失的生理数据进行填补，得到数据量完整的生理数据集合。
9、可选地，所述方法还包括：
10、对所述生理数据集合进行傅里叶变化以及噪声类型检测，得到所述生理数据的噪声频段以及噪声类型；
11、根据所述噪声频段以及所述噪声类型，从预设滤波算法集合中确定出一个滤波算法子集合，所述滤波算法子集合包括至少两个滤波算法；
12、初始化所述滤波算法子集合中各个滤波算法的算法权重；
13、分别采用所述滤波算法子集合中的每个滤波算法对所述生理数据集合进行去噪处理；
14、根据所述去噪处理得到的各所述滤波算法对应的均方误差以及信噪比调整各所述滤波算法的算法权重；
15、确定所述算法权重最高的两个滤波算法为目标滤波算法，组合所述目标滤波算法的输出，生成所述生理数据集合对应的去噪数据集合。
16、可选地，所述基于各所述传感器的采样频率，分别对各所述生理数据进行时间序列同步处理，以得到多个频率一致的同步时间序列，包括：
17、采用预设时钟同步协议对各所述传感器获取的生理数据进行时间同步，得到多个频率不一致的初始时间序列；
18、判断各所述初始时间序列的频率的公倍数是否大于预设频率阈值；
19、若是，则将各所述初始时间序列的频率同步拉伸/缩放至预设频率，得到各所述同步时间序列；
20、若否，则将所述公倍数作为各所述时间序列的同步频率，以得到各所述同步时间序列。
21、可选地，所述基于预设数据清洗方式，去除各所述同步时间序列中的异常数据，包括：
22、针对每个所述同步时间序列，计算所述同步时间序列的标准差，以及计算所述同步时间序列中生理数据的数据均值；
23、针对每个生理数据，判断所述生理数据与所述数据均值的差是否大于预设倍数的所述标准差；
24、若是，则将所述生理数据判定为所述异常数据，并去除所述异常数据。
25、可选地，所述基于预设数据填补方式，根据各所述总缺失数据数量，对缺失的生理数据进行填补，得到数据量完整的生理数据集合，包括：
26、针对每个所述同步时间序列，判断所述总缺失数据数量与多个预设缺失数据数量阈值的大小关系；
27、基于所述总缺失数据数量与多个预设缺失数据数量阈值的大小关系，从多个生理数据填补方式中确定目标生理数据填补方式；
28、根据所述目标生理数据填补方式，对缺失的生理数据进行填补，得到所述生理数据集合。
29、可选地，所述预设缺失数据数量阈值包括第一预设缺失数据数量阈值、第二预设缺失数据数量阈值以及第三预设缺失数据数量阈值，所述生理数据填补方式包括第一生理数据填补方式、第二生理数据填补方式、第三生理数据填补方式以及第四生理数据填补方式；所述基于所述总缺失数据数量与多个预设缺失数据数量阈值的大小关系，从多个生理数据填补方式中确定目标生理数据填补方式，包括：
30、若所述总缺失数据数量小于所述第一预设缺失数据数量阈值，则确定所述目标生理数据填补方式为所述第一生理数据填补方式；其中，所述第一生理数据填补方式为均值填充、中值填充、线性插值填充、决策树回归以及最近邻填充中的一种或多种；
31、若所述总缺失数据数量大于等于所述第一预设缺失数据数量阈值且小于所述第二预设缺失数据数量阈值，则确定所述目标生理数据填补方式为所述第二生理数据填补方式；其中，所述第二生理数据填补方式为多变量回归插补和/或时间序列预测插补线性回归预测插补，所述第二预设缺失数据数量阈值大于所述第一预设缺失数据数量阈值；
32、若所述总缺失数据数量大于等于所述第二预设缺失数据数量阈值且小于所述第三预设缺失数据数量阈值，则获取各所述同步时间序列之间的相关度，判断是否存在与当前同步时间序列的相关度达到预设值、且总缺失数据数量在所述第一预设缺失数据数量阈值与所述第二预设缺失数据数量阈值之间的同步时间序列；
33、若是，则确定所述目标生理数据填补方式为所述第三生理数据填补方式；其中，所述第三生理数据填补方式为多变量时间序列预测模型插补方式，所述第三预设缺失数据数量阈值大于所述第二预设缺失数据数量阈值；
34、若否，则确定所述目标生理数据填补方式为所述第四生理数据填补方式；其中，所述第四生理数据填补方式为预设集成学习模型填补方式。
35、可选地，所述方法还包括：
36、基于各所述传感器的名称、各所述同步时间序列中生理数据的数据类型、数据值以及采样时间，生成可视化图表；
37、将所述可视化图表发送至客户端，并存储所述可视化图表。
38、第二方面，本专利技术实施例提供了一种生理数据处理装置，应用于控制器，所述控制器分别与多个传感器通信连接；所述生理数据处理装置包括：
39、生理数据获取单元，用于分别获取各所述传感器在各自采样频率下采样的多个生理数据；
40、时间序列同步处理单元，用于基于各所述传感器的采样频率，分别对各所述生理数据进行时间序列同步处理，以得到多个频率一致的同步时间序列；其中，每个所述同步时间序列分别与一个所述传感器对应；
41、异常数据去除单元，用于基于预设数据清洗方式，去除各所述同步时间序列本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生理数据处理方法，其特征在于，应用于控制器，所述控制器分别与多个传感器通信连接；所述方法包括：
2.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于各所述传感器的采样频率，分别对各所述生理数据进行时间序列同步处理，以得到多个频率一致的同步时间序列，包括：
4.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于预设数据清洗方式，去除各所述同步时间序列中的异常数据，包括：
5.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于预设数据填补方式，根据各所述总缺失数据数量，对缺失的生理数据进行填补，得到数据量完整的生理数据集合，包括：
6.如权利要求5所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述预设缺失数据数量阈值包括第一预设缺失数据数量阈值、第二预设缺失数据数量阈值以及第三预设缺失数据数量阈值，所述生理数据填补方式包括第一生理数据填补方式、第二生理数据填补方式、第三生理数据填补方式以及第四生理数据填补方式；所述基于所述总缺失数据数量与
7.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种生理数据处理装置，其特征在于，应用于控制器，所述控制器分别与多个传感器通信连接；所述生理数据处理装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在服务器实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种生理数据处理方法，其特征在于，应用于控制器，所述控制器分别与多个传感器通信连接；所述方法包括：
2.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于各所述传感器的采样频率，分别对各所述生理数据进行时间序列同步处理，以得到多个频率一致的同步时间序列，包括：
4.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于预设数据清洗方式，去除各所述同步时间序列中的异常数据，包括：
5.如权利要求1所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述基于预设数据填补方式，根据各所述总缺失数据数量，对缺失的生理数据进行填补，得到数据量完整的生理数据集合，包括：
6.如权利要求5所述的生理数据处理方法，其特征在于，所述预设缺失数据数量阈值包括第一预设缺失数据数量阈值、第二预设缺失数据数量阈值以及第三预...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘瀚旻，何向东，罗华，陈思桐，吴晓东，江舟，成姝婷，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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