基于人体成分数据融合的动态补偿状态预测方法及系统

本发明涉及电数字数据处理技术领域，公开了基于人体成分数据融合的动态补偿状态预测方法及系统，其中基于人体成分数据融合的动态补偿状态预测方法包括：识别用户运动状态，判断是否为测量就绪状态；采集原始数据，得到处理数据；对处理数据进行修正，得到补偿后的阻抗值、身段体积和补偿后的体重；得到归一化阻抗值和归一化体积；构建状态预测模型，状态预测模型输出目标参数预测值并进行状态等级划分；本发明通过建立动态补偿机制，针对运动后身体状态的多层次变化进行修正，确保测量数据的准确性，利用大规模静息状态数据的预训练知识，显著提升在运动后特殊生理状态下的预测准确性，为运动健康管理提供科学可靠的技术支撑。