数据集描述：现有某医疗器械企业利用其开发的生命体征监测垫对志愿者进行监测，收集了被检测者睡眠阶段的 3 种生命体征：呼吸频率（breath），心率（heart_rate），体动（totalMotion），相应的该时刻光纤反射转换成的电子信号（opticalpower），其中1分钟内的数据如下所示（实际数据远大于 1 分钟）： { "breath": 20, "heart_rate": 47, "totalMotion": 12, "opticalpower": [ -18.1, -18.16, -18.11, -18.18, -18.12, -18.1, -18.09, -18.18, -18.18, -18.18, -18.15, -18.17, -18.17, -18.17, -18.16, -18.13, -18.14, -18.09, -18.17, -18.1, -18.18, -18.12, -18.16, -18.17, -18.13, -18.12, -18.16, -18.15, -18.16, -18.13, -18.14, -18.18, -18.13, -18.15, -18.09, -18.12, -18.15, -18.17, -18.11, -18.13, -18.13, -18.18, -18.12, -18.1, -18.17, -18.15, -18.18, -18.17, -18.16, -18.13 ] } 问题： 监测仪器可以随时监测到被监测者的电子信号，需要将电子信号“翻译”（或“转换”）为被监测者能理解的生命体征数据，请建立通过电子信号估计生命体征数据的数学模型。

建立通过电子信号估计生命体征数据的数学模型可以采用机器学习的方法。首先，我们可以将呼吸频率、心率和体动作为目标变量，将光纤反射转换成的电子信号作为特征变量。然后，使用训练数据集对模型进行训练，以建立电子信号与生命体征数据之间的关系。最后，使用训练好的模型对新的电子信号进行预测，从而估计生命体征数据。

具体而言，可以选择使用回归算法来建立数学模型。可以尝试使用线性回归、支持向量回归、决策树回归等算法进行建模。在训练过程中，可以使用交叉验证等技术进行模型选择和调优。

需要注意的是，由于电子信号与生命体征数据之间可能存在复杂的非线性关系，可能需要进行特征工程，例如引入交互项、多项式项等，以提高模型的表达能力。此外，还可以考虑使用其他领域的知识，如信号处理、生理学等，来引入额外的特征变量或进行特征选择。

最后，建立好的数学模型可以在实际应用中使用，对新的电子信号进行预测，从而估计被监测者的生命体征数据。