摘要
本发明涉及生命体征异常检测技术领域，具体涉及一种基于体征信号的生命体征异常的特征提取方法：首先，通过变分优化动态调整时间舱大小，兼顾瞬态与稳态特征捕获，避免固定窗长导致的特征丢失，其次，结合主成分分析、Lyapunov指数混沌量化及高阶微分算子，从时域、频域和相位域多维度解耦非线性特征，提升特征可解释性，进一步，通过相位‑速度映射和注意力加权融合，实现时空特征的自适应增强与解耦，抑制噪声干扰，最终生成的多维特征立方体综合了时间分辨率、频率精度及相位微分信息，显著提升了复杂生命体征的异常检测鲁棒性，克服了传统方法在动态信号处理中维度单一、适应性不足的缺陷。
