一种智能手表生理参数异常提示方法及系统

本发明涉及生理参数监测技术领域，具体为一种智能手表生理参数异常提示方法及系统，包括以下步骤：对三轴加速度卡尔曼滤波去噪以锁定重力激发状态，基于反射光强构建瞬时灌注比率时间序列，利用序列协方差计算血管回充速率斜率，计算斜率相对于历史基准的衰减率，在衰减率大于异常阈值时生成微循环异常警示。本发明中，通过利用卡尔曼滤波及重力分量分析三轴加速度以锁定静止状态，提取光强收缩峰值与舒张谷值，构建反映搏动与背景直流关系的瞬时灌注比率，利用时间戳方差及协方差计算血管回充速率斜率，结合历史基准分析衰减，摒弃单一脉率依赖并挖掘微循环动力学趋势，实现对心率正常但灌注异常之隐性风险精准预警。