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BP-DeepONet：一种用于无袖血压估计的物理启发 DeepONet 的新方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了两种合成无袖式人体血压波形的深度学习模型，一种基于transformer，另一种基于频域学习。第二种模型的平均绝对误差分别为11.87和8.01，优于第一种模型。该模型满足了AAMI准则和BHS准则。
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关键要点
- 提出了两种用于无袖式人体血压波形合成的深度学习模型。
- 第一种模型基于transformer，平均绝对误差为14。
- 第二种模型基于频域学习，MAE分别为11.87和8.01，优于第一种模型。
- 频域模型满足AAMI准则和BHS准则，达到了B级。
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