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一种基于ECG信号的精神状态预测方法涉及精神状态预测技术领域。所述方法包括采集待测用户的心电信号指标，用于解决目前生活压力下用户精神状态异常的问题。采集阶段利用可穿戴设备获取当前用户的心率信号，进行中值滤波去除噪音等干扰。利用AI算法分别对心电信号指标进行分析获得时域、频域和非线形特征，基于特征参数以及神经网络得到待测用户的综合放松指数，基于综合放松指数评估待测用户的精神状态，若综合放松指数越高，则待测用户的精神状态越好。本发明对心电信号进行特征提取与分析，去除冗余数据，选取最佳的输入特征，输入到本发明提出的CNN‑GRU‑ATTEN网络中进行分类和识别，构建更优化的算法模型。
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