基于多模态数据融合的重症失血性休克识别系统及方法

本发明公开了基于多模态数据融合的重症失血性休克识别系统及方法，涉及重症失血性休克识别技术领域，包括以下步骤：基于声学信号与视觉信号的时间同步结果，构建统一的频率分布矩阵，对声学信号与视觉信号的主要频率峰值进行动态标定；依托频率分布矩阵的动态标定结果，对频率峰值高相关的频段执行相位扰动重排处理，通过引入微幅随机相位滑移，破除潜在的谐波共振同步关系，使声学信号与视觉信号在时序维度上保持非耦合变化特征。本发明通过相位扰动重排与能量分层映射实现多模态信号的独立演化与频率协调，避免相位锁定塌陷；通过时变权重平衡和时间滑移融合维持能量动态平衡，提升识别稳定性与准确性，实现对重症失血性休克的高效实时监测。