一种PPG信号聚类中心获取方法及装置和PPG信号处理方法及装置与流程

一种ppg信号聚类中心获取方法及装置和ppg信号处理方法及装置
技术领域
1.本技术涉及信号处理技术领域，更具体地说，涉及一种ppg信号聚类中心获取方法及装置和ppg信号处理方法及装置。


背景技术：

2.高血压是一种生活中最常见的慢性病，是影响心脑血管疾病的首要因素。造成高血压的原因很多：不良的生活习惯、遗传因素、药物因素以及其他疾病的影响，因此定期监测血压，并为生理疾病提供预警是非常重要的。目前，血压的监测方式大多采用袖带式装置，但由于其不便携性无法用于日常生活场景，无法长时间、连续监测血压。光电容积脉搏波（photoplethysmograph，ppg）信号在医学上广泛应用于测量心率和血氧饱和度。基于ppg信号的血压监测方式是一种无创式的方法，它以发光二极管（light-emitting diode，led）射向皮肤，光电二极管探测器（photo diode detector, pd）测量透过皮肤或从皮肤反射的光量，并通过模拟数字转换器将光量强度转换为数字信号。
3.在基于ppg形态预测血压的方法中，一般通过特征分析和数据挖掘的方式得到波形和血压的映射关系，而ppg信号通常以可穿戴设备的方式采集，具有复杂的噪声，包括基线漂移、运动伪影、个体间差异等。并且，ppg信号的数据量巨大，一段信号的波形形态有大量重复，需要提出自动化、智能的方法对重复的信号进行聚类。当前常用的基于聚类结果得到的ppg信号簇，人工标记的方式往往存在巨大且重复的工作量和工作内容。


技术实现要素：

4.本技术要解决的技术问题在于，提供一种ppg信号聚类中心获取方法及装置和ppg信号处理方法及装置。
5.本技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种ppg信号聚类中心获取方法，包括步骤：s11、获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；s12、分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；s13、基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；s14、以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，
所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；s15、获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值；若是，则执行步骤s16，否则执行步骤s17；s16、合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心，并执行步骤s14；s17、以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。
6.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s11中，所述预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，包括步骤：s111、基于平滑滤波滤除所述样本ppg信号中高频噪声以得到第一ppg信号；s112、获取所述第一ppg信号的极小值点，并对所述第一ppg信号进行去除基线漂移以得到第二ppg信号；s113、对所述第二ppg信号进行脉冲分割以得到初始脉冲，并对所述初始脉冲进行幅度归一化以得到所述第一脉冲。
7.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s11中，所述第一预设条件包括：峰值数量小于或等于2；在峰值数量大于2时，峰值幅度大于第二预设值的峰值数量少于或等于3；脉冲宽度在第一预设范围内；任意相邻大峰之间的峰峰间隔宽度小于或等于第三预设值，其中所述大峰的峰值幅度大于所述第二预设值。
8.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，所述第二预设值为小于或等于0.2；所述第一预设范围通过基于采样频率和原始信号频率的差值获取；和/或所述第三预设值为大于或等于60。
9.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s11中，所述获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲：获取所有满足第一预设条件的第一脉冲的均值，并将每一该第一脉冲分别减去该均值以得到所述第二脉冲；和/或在所述步骤s15中，所述第一预设值取值范围为0.5-0.7。
10.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s12中，所述获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，包括：对所述频谱的频率分量分别提取频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数，获取其振幅大于第四预设值对应的频率分量为满足所述第二预设条件的频率分量。
11.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，所述第四预设值小于或等于0.1。
12.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s12中，所述根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，包括：分别提取所述第二脉冲的频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数为所述第二脉冲的特征参数；和/或所述归一化所述特征参数以获取第三脉冲，包括：通过z-score归一化方法对所述特征参数进行归一化。
13.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s13中，所述预设聚类算法包括k_means聚类法；所述聚类过程或聚类结果满足第三预设条件包括：聚类重复次数大于第五预设值，或当前聚类中心与计算聚类中心的平均绝对差值小于第六预设值，其中所述计算聚类中心为所述当前聚类中心对应的聚类簇的均值脉冲。
14.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s13中，所述第五预设值为小于或等于20，所述第六预设值为小于或等于1*10-8
。
15.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s13中，所述获取每一初始聚类簇的初始聚类中心，包括：获取所述初始聚类簇的均值脉冲为所述初始聚类簇对应的初始聚类中心。
16.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，还包括：s18、获取每一目标聚类中心与其对应的聚类簇的皮尔逊相关系数，获取其相关系数最大的、预设数量的聚类簇，并获取该聚类簇中的最小相关系数所述目标聚类中心的聚类阈值。
17.优选地，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，所述预设数量为所述目标聚类中心对应的聚类簇总数量的90%。
18.本技术还构造一种ppg信号处理方法，包括步骤：s21、实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，获取其中满足第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；s22、分别对所述第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；s23、根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过上面任意一项所述ppg信号聚类中心获取方法获取。
19.优选地，在本技术的ppg信号处理方法中，还包括步骤：s24、获取所述第六脉冲与其对应的聚类中心的皮尔逊相关系数，判断所述皮尔逊相关系数是否大于或等于所述预设聚类中心的聚类阈值，若是则执行所述步骤s23，否则执行步骤s25；s25、判定所述原始ppg信号为噪声予以忽略。
20.本技术还构造一种ppg信号聚类中心获取装置，包括：
第一脉冲提取单元，用于获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第二脉冲提取单元，用于获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲；第三脉冲提取单元，用于分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；初始聚类中心获取单元，用于基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；mae相似度矩阵获取单元，用于以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；判断单元，用于获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值，若是则输出肯定结果，否则输出否定结果；合并单元，用于在所述判断单元输出肯定结果时，合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心；目标聚类中心获取单元，用于在所述判断单元输出否定结果时，以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。
21.本技术还构造一种ppg信号处理装置，包括：第四脉冲获取单元，用于实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第五脉冲获取单元，用于获取其中满足第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲；第六脉冲获取单元，分别对所述第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；执行单元，用于根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过上面所述的ppg信号聚类中心获取装置获取。
22.实施本技术的一种ppg信号聚类中心获取方法及装置和ppg信号处理方法及装置，具有以下有益效果：能够有效的提高ppg信号处理的准确度和处理速度。
附图说明
23.下面将结合附图及实施例对本技术作进一步说明，附图中：图1是本技术一种ppg信号聚类中心获取方法一实施例的程序流程图；图2是本技术一种ppg信号聚类中心获取方法另一实施例的程序流程图；图3是本技术一种ppg信号聚类中心获取方法中一实施例的第三脉冲示意图；图4是本技术一种ppg信号聚类中心获取方法一实施例的频谱特征图；图5是本技术一种ppg信号处理方法一实施例的程序流程图；图6是本技术一种ppg信号处理方法另一实施例的程序流程图；图7是本技术一种ppg信号聚类中心获取装置一实施例的逻辑框图；图8是本技术一种ppg信号处理装置一实施例的逻辑框图。
具体实施方式
24.为了对本技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本技术的具体实施方式。
25.如图1所示，在本技术的一种ppg信号聚类中心获取方法第一实施例中，包括步骤：s11、获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；具体的，样本ppg信号要足够的多，其能够真实的反应ppg信号所代表的各种场景。对该ppg信号进行预处理，其目的在于提取能够代表ppg信号真实信息的脉冲即第一脉冲。并对得到的第一脉冲进行去直流处理，以去除其中零频信号，避免数据处理过程中由于零频信号带来的干扰，最终得到第二脉冲。在一实施例中，样本ppg信号可以为数据获取过程中初始获取的、数量够多或者时间够长的原始ppg信号。
26.s12、分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；具体的，其对第二脉冲中的第n个脉冲做快速傅里叶变换，快速傅里叶变换公式为：，为快速傅里叶变换后序列的第m个频率分量，， 其中为实部数值，
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为虚部数值。基于变换结果获取其中满足要求的频率分量。
27.s13、基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；具体的，对得到的第三脉冲进行聚类，其聚类过程可以基于预设数量的聚类簇数量进行聚类。且基于每一次的聚类结果更新聚类中心再次进行聚类，实现多次迭代。其在迭代过程中基于迭代过程或聚类结果进行判断是否需要结束聚类，并在结束聚类时将得到聚类簇定义为初始聚类簇。
28.s14、以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差
值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；具体的，计算每一个簇聚类中心与其他所有簇聚类中心的平均绝对误差（mean absolute error, mae），其具体表达式可以为， 。其中，以表示第c个初始聚类中心的第j个特征，其中，表示第个初始聚类中心的第j个特征，其中。根据得到mae值构造mae相似度矩阵，其具体形式可以如下：其中，，为每一个簇与自身的距离。
29.s15、获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值；若是，则执行步骤s16，否则执行步骤s17； s16、合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心，并执行步骤s14，s17、以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。具体的，根据以上得到的mae相似度矩阵可以定义，第c个聚类中心与所有的k个聚类中心的距离为，对中第二小的值为进行判断，当中第二小的值为且小于第一预设值e时，由于，实际上二者都小于第一预设值e。其简单的理解可以为获取一个聚类中心与其他所有聚类中心的距离中的最小距离（此时不包含自己），两个聚类中心对应的最小距离为他们之间的距离且该距离小于第一预设值e时，对该两个聚类中心对应的初始聚类簇进行合并。即将第类与第类合并，同时将第类与第类的聚类中心平均，其聚类中心的平均值为新的聚类簇的聚类中心。对其中满足上述要求的聚类簇中心都进行相同操作，对该组满足上述要求的初始聚类中心时，对每一组初始聚类中心分别计算平均数，得到新的初始聚类中心。对合并后得到的初始聚类簇和初始聚类中心再次执行步骤s14及其以后的步骤，直到得不到满足上述要求初始聚类中心，停止合并。通常在合并可以理解由k个簇合并为个簇。然后，基于最终得到的初始聚类中心为该ppg信号的目标聚类中心。当前也不排除极端的时候，其一开始就没有可以合并的初始聚类中心。那么其对应的初始聚类中心也可以作为ppg信号的目标聚类中心。在一实施例中，第一预设值e的取值范围为0.5-0.7。
30.可选的，如图2所示，在所述步骤s11中，所述预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲的具体过程可以包括步骤：s111、基于平滑滤波滤除所述样本ppg信号中高频噪声
以得到第一ppg信号；s112、获取所述第一ppg信号的极小值点，并对所述第一ppg信号进行去除基线漂移以得到第二ppg信号；s113、对所述第二ppg信号进行脉冲分割以得到初始脉冲，并对所述初始脉冲进行幅度归一化以得到所述第一脉冲。具体的，对样本ppg信号可以使用窗口大小为5的savitzky-golay滤波器滤除信号中的高频噪声最终得到第一ppg信号。该滤波器对窗口内的数据进行多项式拟合，可以确保在滤除噪声的情况下保持信号的形状和宽度不变。其可以理解，滤波器可以根据实际信号处理过程需要进行选择，其窗口大小设置也可以根据实际信号处理过程中的需要进行适当调整。对滤波后的第一ppg信号，其中l为预设长度，根据极小值检测其对应的极小值，极小值对应的点 其可以通过以下表达式表示：，其中为第n个极小值点的横坐标，为第n个极小值点的纵坐标。为了能够正确的分割周期，需要从将第一ppg信号中去除基线漂移的影响。其中可以通过对极小值点多项式拟合，得到第一ppg信号的基线，则去除基线漂移后得到第二ppg信号可以表示为，其中第二ppg信号可以采用以下表达式表示。并可以根据得到的极小值点将去除基线漂移后的第二ppg信号分割为n-1个ppg脉冲信号即得到初始脉冲，其具体表达式可以为： ，其中第n个ppg脉冲信号表示为，为脉冲宽度。对得到的初始脉冲信号，将其每一个脉冲的幅度范围归一化为0~1，可以使用最大最小归一化方法，对第n个ppg脉冲的第个点归一化表示为，其中为第n个ppg脉冲的最小值，为第n个ppg脉冲的最大值，为归一化后的值，则归一化后的第n个ppg脉冲表示为，对应为得到的第一脉冲。
31.可选的，在所述步骤s11中，所述第一预设条件包括：峰值数量小于或等于2；在峰值数量大于2时，峰值幅度大于第二预设值的峰值数量少于或等于3；脉冲宽度在第一预设范围内；任意相邻大峰之间的峰峰间隔宽度小于或等于第三预设值，其中所述大峰的峰值幅度大于所述第二预设值。具体的，其获取第二脉冲的过程为剔除第一脉冲中不满足要求的脉冲，得到高质量的ppg脉冲信号。其获取峰值数量或小于等于2的第一脉冲，在峰值数量大于2时，对峰值幅度进行判断，获取其中峰值幅度大于第二预设值的峰值数量，该数量要少于或等于3，如果该数量超过三个，则将其剔除。该过程的目的是剔除主峰不明显的脉冲，因为如果在脉冲中各峰值比较接近的话，其基本上可以判定该脉冲为噪声。在这里可以设置第二预设值为小于或等于0.2，即设置噪音的差异要体现噪音小于主峰的20%。一旦有较
多的峰值超过主峰的20%时，则直接剔除。同时剔除峰值宽度过大或过小的脉冲。即获取宽度在第一预设范围内的脉冲。所述第一预设范围通过基于采样频率和原始信号频率的差值获取，在具体的实施例中，ppg信号对应的人心跳的频率是0.8hz~4hz，实际采样中设置125hz的采样频率，基于心率就可以转换为采样点数是31.25~156.25（125/1/4~125/1/0.8），进行30~150为正常的ppg脉冲。即删除脉冲宽度小于30或大于150的脉冲。此外，峰值幅度大于第二预设值的峰值数量等于2或者3个时，定义峰值幅度大于第二预设值的峰为大峰，当存在相邻两大峰之间的距离大于第三预设值时，则剔除该脉冲。在一实施例中，设置第三预设值大于或等于60。这里的脉冲宽度均用采样点个数进行标识。
32.可选的，在所述步骤s11中，所述获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲：获取所有满足第一预设条件的第一脉冲的均值，并将每一该第一脉冲分别减去该均值以得到所述第二脉冲；对获取的满足要求的第一脉冲进行去直流分量的过程，可以对获取的所有第一脉冲求均值，并将每一个满足要求的第一脉冲减去该均值，即可以得到最终的第二脉冲。
33.可选的，所述步骤s12中，所述获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，包括：对所述频谱的频率分量分别提取频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数，获取其振幅大于第四预设值对应的频率分量为满足所述第二预设条件的频率分量。即，基于得到变换结果分别提取每个频率分量的频谱特征，对第m个频率分量提取特征频率参数（frequency）、 振幅参数（amplitude）、相位参数（、phase）、实部常数（傅里叶变换后的实部数值，real value）和虚部常数（傅里叶变换后的虚部数值，image value）。其计算过程分别如下：，采样频率采样频率采样频率基于获取的振幅参数，获取其中振幅参数较大即大于第四预设值的频率分量为满足要求的频率分量，其中第四预设值可以小于或等于0.1。在一具体实施例中，如图3所示，当第二脉冲为单一脉冲（即只有一个峰值较大的峰）进行傅里叶变换，如图4所示，第五个频率分量的实部常数和虚部常数接近零，导致得到振幅a数值近似为零，因此，在频谱中采用前四个频率分量，且直流分量（零频）无意义，所以该实施例中频率分量的范围为。
34.可选的，所述步骤s12中，所述根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，包括：分别提取所述第二脉冲的频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数为所述第二脉冲的特征参数；具体的，在上面的基础上，基于获取的频率分量提取对应的频率
参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数等特征参数，并将该特征参数组合进行得到第二脉冲的特征参数，其该一系列的特征参数能够代表第二脉冲所承载的数据信息。在一具体实施例中，在得到4个频率分量是对得到的频率分量进行由于每个频率分量具有5个特征，则一个脉冲的特征定义为：，其中，可以得到该特征维数。定义表示第i个第二脉冲的第j个特征，其中，其中第二脉冲个数为n。
35.可选的，所述步骤s12中，所述归一化所述特征参数以获取第三脉冲，包括：通过z-score归一化方法对所述特征参数进行归一化。由于每个频率分量的取值空间不同，且分布差异巨大，在一实施例中，使用z-score归一化方法对以上参数分别归一化。score归一化方法对以上参数分别归一化。score归一化方法对以上参数分别归一化。
36.其中，为所有第二脉冲的第j个特征参数的平均值，为所有第二脉冲的第j个特征的标准差，为第i个第二脉冲的第j个特征归一化后的值，最终可以通过来表征第三脉冲。
37.可选的，在本技术的ppg信号聚类中心获取方法中，在所述步骤s13中，所述预设聚类算法包括k_means聚类法；所述聚类过程或聚类结果满足第三预设条件包括：聚类重复次数大于第五预设值，或当前聚类中心与计算聚类中心的平均绝对差值小于第六预设值，其中所述计算聚类中心为所述当前聚类中心对应的聚类簇的均值脉冲。具体的，其可以采样当前常用的k_means聚类法，其先从第三脉冲中获取随机选取k个样本脉冲作为聚类中心，这里的k值可以尽量取大一些，目的是为了分出更加聚集的簇。在一般的聚类问题中，需要选取合适的k值，因为k值过大，会导致分出相同的簇（簇间距离小），而k值过小，会有一些簇分不出来（簇内距离大）。在本技术中，先取尽量大的k值。k值的选取根据聚类的目的获取，其可以根据ppg的主要形态数量设置，例如通用的ppg包括十几种不同的形态，其可以基于该形态数量的1.5倍或者2倍设置k，例如设置初始的k为30-60，甚至更多。依次计算每个样本脉冲到各个聚类中心的距离，将其划分到与聚类中心距离最近的簇中，其中距离公式为：
其中，为第个聚类中心脉冲，为第i个第三脉冲到第个聚类中心脉冲的距离，其中为1到k，完成一次聚类后，得到最近的，即最终得到聚类中心对应的聚类簇。计算各个聚类簇内样本脉冲的均值脉冲，以此作为下一次的聚类中心。该均值脉冲中第j个特征参数为聚类簇内所有脉冲的第j个特征值的平均值。得到的nf个特征值的平均值组成新的脉冲即为均值脉冲。以该聚类中心为新的聚类中心再次进行聚类，重复上面的聚类，最终直到达到最大迭代次数max.或当前聚类中心与计算聚类中心的平均绝对差值小于第六预设值mind，其可以理解为当前聚类采用的聚类中心与基于该聚类中心聚类后得到的对应的聚类中心的距离要小到一定程度后即可停止聚类。最简单的理解就是聚类前后得到的最相近的两次聚类中心距离要小到一定程度，即相当于聚类中心不再发生较大的变化。即对当前聚类中心和计算聚类中心的两两聚类中心的差值求和，再求平均得到该平均绝对差值。在一实施例中，设置最大迭代次数max.小于或等于20，设置平均绝对差值小于或等于1*10-8
不再进行迭代，获取得到的聚类簇为初始聚类簇。
38.可选的，所述步骤s13中，所述获取每一初始聚类簇的初始聚类中心，包括：获取所述初始聚类簇的均值脉冲为所述初始聚类簇对应的初始聚类中心。具体的，对上面获得初始聚类簇进行均值脉冲计算，其均值脉冲的计算过程即对每个特征值就平均最终平均特征值组合得到的脉冲，以该均值脉冲为初始聚类簇对应的初始聚类中心。得到每一个脉冲被分得的类，记录每一个脉冲使用z-score方法归一化后的特征值，分别求得k个簇特征的平均值，该特征平均值即组成为聚类迭代最后一次的聚类中心。
39.可选的，在本技术所述的ppg信号聚类中心获取方法中，还包括步骤：s18、获取每一目标聚类中心与其对应的聚类簇的皮尔逊相关系数，获取其相关系数最大的、预设数量的聚类簇，并获取该聚类簇中的最小相关系数所述目标聚类中心的聚类阈值。具体的，可以基于得到的目标聚类中心对所有的第三脉冲进行重新聚类，其聚类过程依然可以采用k-means聚类方法，依次将第三脉冲与个簇的聚类中心计算距离，若某一个脉冲与簇的距离最小，则将其重新分类至簇。对每一个聚类簇计算其中第三脉冲与其对应的目标聚类中心的皮尔逊相关系数，对该相关系数按从大到小排列，取聚类簇中脉冲数量位置靠前90%的相关系数作为阈值，通过该过程可以过滤因没有与其相近的聚类中心，而被分到距离最近的簇中的脉冲。用于剔除一些离散的脉冲信号。
40.基于上述过程得到目标聚类中心后，对每一目标聚类中心进行编号，其对应的相当于每个目标聚类中心对应的聚类簇都有一个专属编号（即为第几个簇），且该簇中的各个ppg的波形形态都大致相似。因此，对于不同形态的ppg脉冲有自属的一个簇。以利于对ppg脉冲进行分析。
41.可实现对ppg信号进行压缩，降低需要分析的ppg信号的数量，得到有代表性的ppg脉冲。对同一个簇内的ppg脉冲，减少了簇内脉冲的不确定性，即为同一个簇内的ppg脉冲形
态基本一直，血压分布范围小。对一个簇内的ppg脉冲训练模型，提高预测血压的准确率。对不同簇的ppg脉冲及其血压分布对比，可以分析得到不同疾病与血压之间、ppg脉冲形态之间的关系和影响因素。
42.在一具体实施例中，对一组数据处理过程中，其k=48，max.=20，mind=，e=0.6，经过聚类后得到的 ，对得到的聚类结果进行指标判定。其聚类的内部指标中，簇内距离：，其中，为第c个簇中样本的数量。
43.簇间距离：聚类的外部指标中：（簇内）：求每个簇收缩压标准差的平均值（排除了标准差很大的簇，更能反映出结果显著的簇）。
44.（簇内）：求sbp_delta 平均值，其中，sbp_delta=sbp_75%
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sbp_25%，其中，sbp_75% 为收缩压从小到大排序3/4处位置对应的收缩压大小， sbp_25%为收缩压从小到大排序1/4处位置对应的收缩压大小。
45.（簇间）：收缩压中位数最大值与最小值的差值（簇的分布范围）。
46.（簇间）：收缩压中位数标准差（簇的分散程度）。
47.（簇间）：每个簇样本数量的标准差（样本数量的分散程度）。
48.其最终结果如表1表1 聚类方式与聚类结果对照表其中fapri_17为将k设置为17，得到直接聚类的17个簇，fapri_corr_17为根据簇中脉冲与该簇的聚类中心相关系数阈值删除脉冲后结果，即为本技术使用的聚类方法。由表中结果可以看出fapri_corr_17的簇内指标均小于fapri_17，簇间指标均大于fapri_17，说明本技术的聚类方法无监督得到聚类簇的数目与直接聚类指定簇的数目，缩小了簇内距离，增大了簇间距离，提高了聚类精度。
49.表3的结果为最终以无监督的方式聚类后得到的结果，共有17个簇，代表了不同形态的ppg脉冲，对于每个簇，由无监督的方式生成一个编号。所有簇的num_pulses之和为750458，聚类得到的簇中脉冲数量分布为2000到120000不等，即该方法将约75万个脉冲压缩为17种脉冲，降低了需要分析的脉冲数量由sbp_avg可看出簇的血压均值分布为99到160，且每个簇的sbp_delta值基本在35以内。尤其是通过本聚类方法得到了几种sbp_delta
在20以内，最小值为2，且其sbp_std值基本小于15，印证了不同形态的ppg信号其血压范围不同，可以很大程度提高血压预测模型的准确率。
50.对比表2直接聚类为17个簇的结果，每个簇的样本数量分布均匀，由sbp_avg可看出簇的血压均值分布为101到147，簇的分布范围减小，簇内距离小的主要为低血压，且第17、6和1簇的sbp_25%均为99，分布差异不明显，且无sbp_std小于15的簇。
51.其中：num_pulses：簇的样本数量，sbp_avg：簇中收缩压的平均值，sbp_std：簇中收缩压的标准差，sbp_mae：簇中收缩压的平均绝对误差，sbp_me：簇中收缩压的平均误差，sbp_std_me：簇中收缩压绝对误差的标准差，sbp_min：簇中收缩压的最小值，sbp_25%：簇中收缩压按照从小到达排序1/4处位置对应的收缩压大小，sbp_50%：簇中收缩压的中位数，sbp_75%：簇中收缩压按照从小到达排序3/4处位置对应的收缩压大小，sbp_max：簇中收缩压的最大值，sbp_delta：sbp_75%-sbp_25%， 表2fapri_17对应的分析结果表
表3fapri_corr_17对应的分析结果表
另，如图5所示，本技术的一种ppg信号处理方法，包括步骤：s21、实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，获取其中满足第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；s22、分别对所述
第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；s23、根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过上面任意一项所述ppg信号聚类中心获取方法获取。具体的，在实际使用中，可以基于获取的原始ppg信号，对该原始ppg信号进行预处理，提取能够代表该原始ppg信号真实信息的脉冲即第四脉冲，并对得到的第四脉冲进行去直流处理，以去除其中零频信号，避免数据处理过程中由于零频信号带来的干扰。其中，原始ppg信号为实时获取的ppg信号。其可以参考基于对样本ppg信号相同的处理过程得到第四脉冲，并基于该第四脉冲得到第五脉冲。并基于对第二脉冲相同的处理方式对第五脉冲进行处理，得到第五脉冲对应的频谱，以得到第五脉冲对应的满足要求的频率分量及其对应的特征参数，最终得到第五脉冲对应的特征参数，最终得到第六脉冲。其中第二预设条件的判定可以与第一预设条件的判定相同。然后根据上述过程中得到的目标聚类中心对该第六脉冲进行聚类，最终得到该脉冲的聚类结果，得到其对应的聚类中心，根据该聚类中心即可快速的得到该脉冲的信息。
52.可选的，如图6所示，本技术的ppg信号处理方法，还包括步骤：s24、获取所述第六脉冲与其对应的聚类中心的皮尔逊相关系数，判断所述皮尔逊相关系数是否大于或等于所述预设聚类中心的聚类阈值，若是则执行所述步骤s23，否则执行步骤s25；s25、判定所述原始ppg信号为噪声予以忽略。即基于该脉冲信号与其对应的聚类中心的皮尔逊相关系数判断其是否为离散的脉冲信号，当判定其为离散的脉冲信号，则可以直接对该ppg信号进行忽略而不进行信号提取。
53.如图7所示，本技术的一种ppg信号聚类中心获取装置，包括：第一脉冲提取单元111，用于获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第二脉冲提取单元112，用于获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲；第三脉冲提取单元113，用于分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；初始聚类中心获取单元120，用于基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；mae相似度矩阵获取单元130，用于以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；判断单元140，用于获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所
述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值，若是则输出肯定结果，否则输出否定结果；合并单元150，用于在所述判断单元输出肯定结果时，合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心；目标聚类中心获取单元160，用于在所述判断单元输出否定结果时，以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。
54.具体的，这里的ppg信号聚类中心获取装置各单元之间具体的配合操作过程具体可以参照上述ppg信号聚类中心获取方法，这里不再赘述。
55.如图8所示，本技术的一种ppg信号处理装置，包括：第四脉冲获取单元211，用于实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第五脉冲获取单元212，用于获取其中满足第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲；第六脉冲获取单元213，分别对所述第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；执行单元220，用于根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过上面所述的ppg信号聚类中心获取装置。
56.具体的，这里的ppg信号处理装置各单元之间具体的配合操作过程具体可以参照上述ppg信号处理方法，这里不再赘述。该处理装置可以为人工智能设备。
57.可以理解的，以上实施例仅表达了本技术的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围；因此，凡跟本技术权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本技术权利要求的涵盖范围。

技术特征：
1.一种ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，包括步骤：s11、获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；s12、分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；s13、基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；s14、以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；s15、获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值；若是，则执行步骤s16，否则执行步骤s17；s16、合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心，并执行步骤s14；s17、以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。2.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s11中，所述预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，包括步骤：s111、基于平滑滤波滤除所述样本ppg信号中高频噪声以得到第一ppg信号；s112、获取所述第一ppg信号的极小值点，并对所述第一ppg信号进行去除基线漂移以得到第二ppg信号；s113、对所述第二ppg信号进行脉冲分割以得到初始脉冲，并对所述初始脉冲进行幅度归一化以得到所述第一脉冲。3.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s11中，所述第一预设条件包括：峰值数量小于或等于2；在峰值数量大于2时，峰值幅度大于第二预设值的峰值数量少于或等于3；脉冲宽度在第一预设范围内；任意相邻大峰之间的峰峰间隔宽度小于或等于第三预设值，其中所述大峰的峰值幅度大于所述第二预设值。4.根据权利要求3所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，所述第二预设值为小于或等于0.2；
所述第一预设范围通过基于采样频率和原始信号频率的差值获取；和/或所述第三预设值为大于或等于60。5.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s11中，所述获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲：获取所有满足第一预设条件的第一脉冲的均值，并将每一该第一脉冲分别减去该均值以得到所述第二脉冲；和/或在所述步骤s15中，所述第一预设值取值范围为0.5-0.7。6.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s12中，所述获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，包括：对所述频谱的频率分量分别提取频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数，获取其振幅大于第四预设值对应的频率分量为满足所述第二预设条件的频率分量。7.根据权利要求6所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，所述第四预设值小于或等于0.1。8.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s12中，所述根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，包括：分别提取所述第二脉冲的频率参数、振幅参数、相位参数、实部常数和虚部常数为所述第二脉冲的特征参数；和/或所述归一化所述特征参数以获取第三脉冲，包括：通过z-score归一化方法对所述特征参数进行归一化。9.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s13中，所述预设聚类算法包括k_means聚类法；所述聚类过程或聚类结果满足第三预设条件包括：聚类重复次数大于第五预设值，或当前聚类中心与计算聚类中心的平均绝对差值小于第六预设值，其中所述计算聚类中心为所述当前聚类中心对应的聚类簇的均值脉冲。10.根据权利要求9所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s13中，所述第五预设值为小于或等于20，所述第六预设值为小于或等于1*10-8
。11.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，在所述步骤s13中，所述获取每一初始聚类簇的初始聚类中心，包括：获取所述初始聚类簇的均值脉冲为所述初始聚类簇对应的初始聚类中心。12.根据权利要求1所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：s18、获取每一目标聚类中心与其对应的聚类簇的皮尔逊相关系数，获取其相关系数最大的、预设数量的聚类簇，并获取该聚类簇中的最小相关系数所述目标聚类中心的聚类阈值。13.根据权利要求12所述的ppg信号聚类中心获取方法，其特征在于，所述预设数量为所述目标聚类中心对应的聚类簇总数量的90%。14.一种ppg信号处理方法，其特征在于，包括步骤：s21、实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，获取其中满足
第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；s22、分别对所述第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；s23、根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过权利要求1至13任意一项所述ppg信号聚类中心获取方法获取。15.根据权利要求14所述的ppg信号处理方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：s24、获取所述第六脉冲与其对应的聚类中心的皮尔逊相关系数，判断所述皮尔逊相关系数是否大于或等于所述预设聚类中心的聚类阈值，若是则执行所述步骤s23，否则执行步骤s25；s25、判定所述原始ppg信号为噪声予以忽略。16.一种ppg信号聚类中心获取装置，其特征在于，包括：第一脉冲提取单元，用于获取预设长度的样本ppg信号，预处理所述样本ppg信号以得到若干第一脉冲，其中，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第二脉冲提取单元，用于获取其中满足第一预设条件的第一脉冲进行去直流以得到第二脉冲；第三脉冲提取单元，用于分别对所述第二脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第二脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第二脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第三脉冲；初始聚类中心获取单元，用于基于预设聚类算法对所述第三脉冲进行多次聚类并在聚类过程或聚类结果满足第三预设条件时结束聚类，以得到预设数量的初始聚类簇，并获取每一初始聚类簇的初始聚类中心；mae相似度矩阵获取单元，用于以任意两个初始聚类中心对应的归一化参数的mae值为矩阵元素构建所述初始聚类中心的mae相似度矩阵，其中，所述mae值为两初始聚类中心对应的平均绝对误差值，所述平均绝对误差值为两初始聚类中心中所有的绝对参数差值的平均值，所述绝对参数差值为所述两初始聚类中心中两相同归一化参数的差值绝对值，所述mae相似度矩阵中、每一行向量的矩阵元素为同一选定初始聚类中心与所有初始聚类中心的mae值且不同行向量对应的选定初始聚类中心不同；判断单元，用于获取所述mae相似度矩阵中、每一行向量中的第二最小值为所述行向量的第一mae值，判断所述第一mae值中是否有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的第二mae值，若是则输出肯定结果，否则输出否定结果；合并单元，用于在所述判断单元输出肯定结果时，合并所述第二mae值对应的初始聚类中心所对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以所述第二mae值对应的初始聚类中心的均值脉冲为所述新的初始聚类簇的初始聚类中心；目标聚类中心获取单元，用于在所述判断单元输出否定结果时，以所述初始聚类中心为所述ppg信号的目标聚类中心。17.一种ppg信号处理装置，其特征在于，包括：
第四脉冲获取单元，用于实时获取原始ppg信号，预处理所述原始ppg信号以得到第四脉冲，所述ppg信号为光电容积脉搏波形信号；第五脉冲获取单元，用于获取其中满足第一预设条件的第四脉冲进行去直流以得到第五脉冲；第六脉冲获取单元，分别对所述第五脉冲进行快速傅里叶变换以获取所述第五脉冲对应的频谱，获取所述频谱中满足第二预设条件的频率分量，根据所述频率分量获取所述第五脉冲对应的特征参数，并归一化所述特征参数以获取第六脉冲；执行单元，用于根据所述第六脉冲的归一化参数和预设聚类中心获取所述第六脉冲对应的聚类中心，以根据该聚类中心获取所述第六脉冲对应的信息，其中所述预设聚类中心通过权利要求16所述的ppg信号聚类中心获取装置获取。

技术总结
本申请涉及PPG信号聚类中心获取方法、PPG信号处理方法及装置，包括：S11、获取并预处理样本PPG信号以得到第二脉冲；S12、快速傅里叶变换第二脉冲并提取频率分量，归一化其特征参数得到第三脉冲；S13、聚类对第三脉冲以得到初始聚类簇和初始聚类中心；S14、以两个初始聚类中心的归一化参数MAE值构建MAE相似度矩阵；S15、获取MAE相似度矩阵中行向量的第二最小值的MAE值，在有小于第一预设值且对应相同的初始聚类中心的两MAE值时合并该MAE值对应的初始聚类簇为新的初始聚类簇，并以该MAE值对应的初始聚类中心的均值脉冲为新的初始聚类簇的初始聚类中心执行S14，否则以初始聚类中心为目标聚类中心。为目标聚类中心。为目标聚类中心。


技术研发人员：刘锐芳 冯谦谨
受保护的技术使用者：广东玖智科技有限公司
技术研发日：2022.04.25
技术公布日：2022/5/25