基于机器学习实现的无创血压值实时估计、源代码及文档说明

简介：
心血管疾病已被列为全球范围内导致死亡人数最多的原因之一。为了有效预防心血管疾病，血压的连续监测被视为一种必要手段。目前，市场上连续血压测量方法可分为非侵入性和侵入性两类。其中，侵入性测量虽然精度较高但操作复杂且存在感染风险；而非侵入性则主要基于脉搏波信号进行分析。 随着机器学习技术的进步，在这一领域应用的脉搏波特征参数法正变得越来越普及。然而，该方法仍面临两个关键问题：首先，手动提取高质量特征对采集到的信号质量要求较高，并且这需要研究者具备一定的先验知识；其次，特征的选择往往受到个人主观认知的影响，可能导致提取出的相关性较低的特征。 在下载完成后，请您首先点击或选择打开README.md文件（如有）。这有助于您更好地理解项目内容。请仅限于学习目的使用，并不要将此资源用于商业或盈利活动。