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通过建立一个回归模型来实现回归模型可以根据电子信号的数值预测生命体征数据。在这种情况下，我们可以使用多元线性回归模型。

假设我们有以下样本数据：

| opticalpower | breath | heart_rate | totalMotion |
|--------------|--------|------------|-------------|
| -18.1 | 20 | 47 | 12 |
| -18.16 | 22 | 48 | 13 |
| ... | ... | ... | ... |

我们可以将opticalpower作为自变量（特征），而breath、heart_rate和totalMotion作为因变量（目标变量）。我们可以使用多元线性回归来拟合这些数据，建立一个数学模型来预测生命体征数据。

以下是使用Python进行多元线性回归的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量（特征）
X = np.array([[-18.1], [-18.16], ...])  # opticalpower

# 定义因变量（目标变量）
y_breath = np.array([20, 22, ...])  # breath
y_heart_rate = np.array([47, 48, ...])  # heart_rate
y_totalMotion = np.array([12, 13, ...])  # totalMotion

# 建立并拟合线性回归模型
model_breath = LinearRegression()
model_breath.fit(X, y_breath)

model_heart_rate = LinearRegression()
model_heart_rate.fit(X, y_heart_rate)

model_totalMotion = LinearRegression()
model_totalMotion.fit(X, y_totalMotion)

# 使用模型进行预测
new_opticalpower = np.array([[-18.11], [-18.13], ...])
predicted_breath = model_breath.predict(new_opticalpower)
predicted_heart_rate = model_heart_rate.predict(new_opticalpower)
predicted_totalMotion = model_totalMotion.predict(new_opticalpower)

# 输出预测结果
print(predicted_breath)
print(predicted_heart_rate)
print(predicted_totalMotion)

上述代码中，我们使用`LinearRegression`类从`sklearn.linear_model`库中实例化了三个线性回归模型，分别对应于呼吸频率、心率和体动。我们使用`fit`方法拟合模型，并使用`predict`方法进行预测。你可以将新的电子信号输入到模型中，然后得到相应的生命体征数据的预测结果。

需要注意的是，以上示例仅假设了一个自变量（opticalpower）对应于三个因变量（breath、heart_rate和totalMotion）。如果有其他特征或更复杂的数据关系，你可能需要使用更复杂的回归模型或其他机器学习算法。