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RespDiff：一种用于从PPG信号估计呼吸波形的端到端多尺度RNN扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为RespDiff的多尺度RNN扩散模型，用于简化呼吸率监测。该模型通过多尺度编码器和双向RNN处理PPG信号，无需手动特征提取，准确性高于其他方法，平均绝对误差仅为1.18 bpm，为真实环境下的呼吸监测提供了新可能。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为RespDiff的多尺度RNN扩散模型。
- 该模型用于简化呼吸率监测，特别是在传统场景中的不便问题。
- RespDiff通过多尺度编码器和双向RNN处理PPG信号。
- 模型避免了手工特征提取和低质量信号段的排除。
- 该模型的准确性高于其他方法，平均绝对误差仅为1.18 bpm。
- 为真实环境下的可靠呼吸监测提供了新可能。
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