1.一种质量评估模型的建立方法，其特征在于，包括：

获取生物信号的训练集，并按照预设的降维方式对所述训练集中的生物信号的特征向量进行降维处理，以得到N个降维后的特征向量；其中，N为整数且N＞1；所述生物信号的特征向量包括生物信号的多个维度的特征值，所述生物信号包括光电容积脉搏信号，所述光电容积脉搏信号的特征向量包括时域波形维度、信号频谱维度和信号自相关维度的特征值；

根据所述N个降维后的特征向量分别计算出N个质量评估模型；

从计算出的所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型；

所述根据所述N个降维后的特征向量分别计算出N个质量评估模型，具体包括：预先设置包含预设矩阵、预设系数的初始化的质量评估模型；

根据所述初始化的质量评估模型设计最优解计算函数；

将所述N个降维后的特征向量分别代入所述最优解计算函数，获取所述最优解计算函数为最优解时求解出的N组所述预设矩阵和所述预设系数；

将N组所述预设矩阵和所述预设系数分别代入所述初始化的质量评估模型，获取所述N个降维后的特征向量对应的所述N个质量评估模型；

所述预设的降维方式为选择子集的降维方式；所述N个降维后的特征向量为所述训练集中的生物信号的特征向量的N个非空子集；

所述从计算出的所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型，具体包括：获取生物信号的测试集，并根据所述测试集评估计算出所述N个质量评估模型的准确度；

根据评估的所述准确度，从所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据评估的所述准确度，从所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型，具体包括：分别判断所述N个质量评估模型的准确度是否大于预设的准确度阈值；

从准确度大于所述准确度阈值的质量评估模型中选取准确度最高的质量评估模型作为所述生物信号的质量评估模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据评估的所述准确度，从所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型，具体为：将所述N个质量评估模型中准确度最高的质量评估模型作为所述生物信号的质量评估模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述准确度accuracy的计算公式为：其中，|·|表示绝对值，accuracy(i)表示第i个所述质量评估模型的准确度，i∈[1，N]，LabelTest(k)表示所述测试集中第k个生物信号的已知的信号质量指标，k∈[1，M]，M表示所述测试集中生物信号的数量，LabelTestPredict(i,k)表示第k个生物信号根据第i个所述质量评估模型计算得到的信号质量指标。

5.一种质量评估方法，其特征在于，包括：

获取待评估的生物信号的质量评估模型；其中，所述质量评估模型根据权利要求1至4中任一项的所述质量评估模型的建立方法建立得到；

获取待评估的生物信号的特征向量；所述生物信号的特征向量包括生物信号的多个维度的特征值，其中若所述生物信号为光电容积脉搏信号，所述特征向量包括时域波形维度、信号频谱维度和信号自相关维度的特征值；

按照所述预设的降维方式对所述待评估的生物信号的特征向量进行降维处理，以获得与所述质量评估模型相对应的特征向量；

将与所述质量评估模型相对应的特征向量代入所述质量评估模型，计算得到所述待评估的生物信号的信号质量指标。

6.一种质量评估模型的建立模块，其特征在于，包括：

降维处理子模块，用于获取生物信号的训练集，并按照预设的降维方式对所述训练集中的生物信号的特征向量进行降维处理，以得到N个降维后的特征向量；其中，N为整数且N＞1，所述生物信号的特征向量包括生物信号的多个维度的特征值，所述生物信号包括光电容积脉搏信号，所述光电容积脉搏信号的特征向量包括时域波形维度、信号频谱维度和信号自相关维度的特征值；

模型获取子模块，用于根据所述N个降维后的特征向量分别计算出N个质量评估模型；

所述根据所述N个降维后的特征向量分别计算出N个质量评估模型，具体包括：预先设置包含预设矩阵、预设系数的初始化的质量评估模型；根据所述初始化的质量评估模型设计最优解计算函数；将所述N个降维后的特征向量分别代入所述最优解计算函数，获取所述最优解计算函数为最优解时求解出的N组所述预设矩阵和所述预设系数；将N组所述预设矩阵和所述预设系数分别代入所述初始化的质量评估模型，获取所述N个降维后的特征向量对应的所述N个质量评估模型；

模型选择子模块，用于从计算出的所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型；

所述预设的降维方式为选择子集的降维方式；所述N个降维后的特征向量为所述训练集中的生物信号的特征向量的N个非空子集；

所述模型选择子模块具体包括：

模型评估单元，用于获取生物信号的测试集，并根据所述测试集评估计算出的所述N个质量评估模型的准确度；

模型选取单元，用于根据评估的所述准确度，从所述N个质量评估模型中选择至少一个作为所述生物信号的质量评估模型。

7.如权利要求6所述的模块，其特征在于，所述模型选取单元具体包括：判断子单元，用于在所述模型评估单元根据所述测试集评估计算出的所述N个质量评估模型的准确度后，分别判断所述N个质量评估模型的准确度是否大于预设的准确度阈值；

选取子单元，用于从准确度大于所述准确度阈值的质量评估模型中选取准确度最高的质量评估模型作为所述生物信号的质量评估模型。

8.如权利要求6所述的模块，其特征在于，所述模型选取单元用于将所述N个质量评估模型中准确度最高的质量评估模型作为所述生物信号的质量评估模型。

9.如权利要求6所述的模块，其特征在于，所述准确度accuracy的计算公式为：其中，|·|表示绝对值，accuracy(i)表示第i个所述质量评估模型的准确度，i∈[1，N]，LabelTest(k)表示所述测试集中第k个生物信号的已知的信号质量指标，k∈[1，M]，M表示所述测试集中生物信号的数量，LabelTestPredict(i,k)表示第k个生物信号根据第i个所述质量评估模型计算得到的信号质量指标。

10.一种质量评估装置，其特征在于，包括：

模型获取模块，用于获取待评估的生物信号的质量评估模型；其中，所述质量评估模型由权利要求6至9任一项所述的质量评估模型的建立模块建立得到；

特征向量获取模块，用于获取待评估的生物信号的特征向量；所述生物信号的特征向量包括生物信号的多个维度的特征值，其中若所述生物信号为光电容积脉搏信号，所述特征向量包括时域波形维度、信号频谱维度和信号自相关维度的特征值；

降维模块，用于按照所述预设的降维方式对所述待评估的生物信号的特征向量进行降维处理，以获得与所述质量评估模型相对应的特征向量；

信号质量指标计算模块，用于将与所述质量评估模型相对应的特征向量代入所述质量评估模型，计算得到所述待评估的生物信号的信号质量指标。

11.一种穿戴设备，其特征在于，生物传感器、存储器以及连接于所述生物传感器与所述存储器的处理器；

所述生物传感器用于获取所述待评估的生物信号；

所述存储器用于储存多条指令；

所述处理器用于加载所述多条指令并执行权利要求10所述的质量评估装置的功能。