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申请/专利权人：重庆普施康科技发展股份有限公司

摘要：本申请涉及数字数据处理技术领域，特别涉及RFID读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，包括：先基于所述初始数据矩阵的记录次数数据、记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列，再计算所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列对应的第一步行趋势指数、第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数，以进一步计算联合趋势系数，最后将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，预测未记录的末端间隔时间，以基于所述末端间隔时间计算预设标准时间内的实际步行距离，相对于传统的步行距离的测量方式，提高了步行距离测量的准确性，以进一步降低后续的工作成本。

主权项：1.RFID读写器用于六分钟步行试验的步行距离读写方法，应用于步行距离测量领域，其特征在于，所述方法包括：统计患者经过设置在跑道正中间的RFID读写器采集的记录次数数据、记录时间数据以及记录速度数据，构建依照时间顺序排列的初始数据矩阵；基于所述初始数据矩阵的记录次数数据、记录时间数据以及记录速度数据，构建时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列；根据所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列中每个元素对应的距离序列，计算所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列每个元素对应的第一步行趋势指数、第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数；通过所述第一步行趋势指数、第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数；将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，预测未记录的末端间隔时间，以基于所述末端间隔时间计算预设标准时间内的实际步行距离；所述根据所述时间间隔序列，计算所述时间间隔序列每个元素对应的第一步行趋势指数，具体包括：将所述时间间隔序列进行预设序列分割算法处理，确认所述时间间隔序列对应的突变元素，以构建时间间隔序列对应的突变序列，其中，所述时间间隔序列对应的突变序列包括预设数量依照时间顺序排列的时间间隔序列对应的突变元素；根据时间间隔序列中的每个元素分别与所述时间间隔序列对应的突变元素之间的元素距离，构建时间间隔序列中的每个元素对应的欧式距离序列；基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口；所述基于时间间隔序列中目标元素与其对应的预设序列窗口内其他元素的欧式距离序列，计算所述目标元素对应的第一步行趋势指数，其中，所述目标元素对应的预设序列窗口，是指以目标元素为中心且包括预设数量个临近元素的序列窗口，具体包括： 其中，E1为时间间隔序列中目标元素对应的第一步行趋势指数，k为时间间隔序列中目标元素c对应的预设序列窗口长度，c为时间间隔序列对应的目标元素，ci为目标元素c对应的预设序列窗口的第i个其他元素，l为欧式距离序列的长度，cj为时间间隔序列中目标元素c对应的欧式距离序列的第j个元素，cij为时间间隔序列中目标元素c对应的预设序列窗口内第i个其他元素ci的欧式距离序列的第j个元素，dtw为距离函数；所述通过所述第一步行趋势指数、第二步行趋势指数以及第三步行趋势指数与分别对应的相似性融合权重，计算联合趋势系数，具体包括：将所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列进行划分，确认分别与所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列；基于所述分别与所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列对应的若干个预设长度的子序列，计算所述时间间隔序列、平均步行速度序列以及记录速度序列对应的第一相似性融合权重、第二相似性融合权重以及第三相似性融合权重；将所述第一步行趋势指数、第二步行趋势指数、第三步行趋势指数、第一相似性融合权重、第二相似性融合权重以及第三相似性融合权重输入预设的趋势系数计算公式，计算每个记录次数数据对应的初始联合趋势系数；将最后预设数量的记录次数数据对应的初始联合趋势系数的平均值，定义为联合趋势系数；所述将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，预测未记录的末端间隔时间，以基于所述末端间隔时间计算预设标准时间内的实际步行距离，具体包括：将所述联合趋势系数作为指数平滑算法的平滑系数，以时间间隔序列作为输入，确认未记录的末端间隔时间；基于所述未记录的末端间隔时间、与预设标准时间以及标准距离，计算未记录的末端间隔时间对应的末端步行距离，其中，所述标准距离是指RFID读写器与跑道出发点的距离；根据所述标准距离与末端步行距离，计算预设标准时间内的实际步行距离。

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