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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116451110B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310227933.3，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法是由季忠;米鵬;楊粟瑞;劉子嘉設計研發完成，并于2023-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法，屬于生物醫學信號處理技術領域。該方法包括：S2：初篩：提取PPG信號質量的Kaiser?Teager能量特征以及對數能量熵特征，輸入SVM分類器劃分信號質量；精篩：篩選脈搏波間隔周期不符合閾值設定的信號并剔除；根據脈搏波波形特征以及精篩信號能量特征，合并人體的生理參數的特征構成41維度的特征向量；根據xgboost獲取特征的重要性排名，依次添加重要程度高的特征，構建血糖估計數據集；將構建的數據集輸入粒子群BP神經網絡，構建無創血糖估計模型。本發明信號質量篩選方法運算簡單，計算量小，可提高穿戴式設備血糖估計模型的穩定性、適用性。

本發明授權基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于信號能量特征和脈搏周期的血糖預測模型構建方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：S1：對采集的PPG信號進行高頻噪聲去除；S2：初步篩選PPG信號質量：通過Kaise-Teager算子和熵的方法提取步驟S1去噪后PPG信號的Kaiser-Teager能量特征以及對數能量熵特征，并將其輸入SVM分類器劃分信號質量，分為好和壞兩種；S3：對步驟S2中初步篩選的好質量PPG信號進行精確篩選，篩選其中脈搏波間隔周期不符合閾值設定的信號，從數據集中剔除；S4：根據脈搏波波形特征、自回歸系數、心率以及步驟S3中篩選的信號能量特征，共39個特征，并合并2個人體的生理參數的特征構成41維度的特征向量；S5：根據xgboost回歸器獲取特征的重要性排名，依次添加重要程度高的特征，構建血糖估計數據集；S6：將步驟S5中構建的數據集輸入粒子群BP神經網絡，構建無創血糖估計模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙坪壩正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。