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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市華和泰實業(yè)有限公司申請的專利一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119937937B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510429178.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/06；該發(fā)明授權(quán)一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法是由楊芷炎;張?zhí)?楊家樂;張興峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法，包括：對時序數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分段處理，根據(jù)每個時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢在時序數(shù)據(jù)序列中的趨勢異常特征和每個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征，確定每個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度；根據(jù)每個時間段內(nèi)存在真正異常數(shù)據(jù)的可能性和每個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度，確定每個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)異常程度；根據(jù)每個時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)異常程度和每個時間段內(nèi)相鄰數(shù)據(jù)差值絕對值中的均值，確定每個時間段對應(yīng)的死區(qū)閾值和死區(qū)范圍；根據(jù)每個時間段對應(yīng)的死區(qū)范圍，對時序數(shù)據(jù)序列進(jìn)行高效壓縮處理。本發(fā)明可實現(xiàn)半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)高效壓縮的同時，保障重要數(shù)據(jù)重構(gòu)后的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)智能存儲方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取半導(dǎo)體設(shè)備采集的心電監(jiān)測的振幅數(shù)據(jù)，記為時序數(shù)據(jù)序列，將時序數(shù)據(jù)序列劃分為若干個時間段；以時序數(shù)據(jù)序列中相鄰數(shù)據(jù)的差異作為相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢；根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的出現(xiàn)概率和相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢在時間上的分布特征，確定相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的對應(yīng)權(quán)重；根據(jù)時間段內(nèi)所有相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的對應(yīng)權(quán)重和時間段內(nèi)所有相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的出現(xiàn)概率，確定時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢在時序數(shù)據(jù)序列中的趨勢異常特征；根據(jù)時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢在時序數(shù)據(jù)序列中的趨勢異常特征和時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征，確定時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度；根據(jù)時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度和時間段內(nèi)存在真正異常數(shù)據(jù)的可能性，確定時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)異常程度；根據(jù)時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)異常程度和時間段內(nèi)所有相鄰數(shù)據(jù)的差異，確定時間段對應(yīng)的死區(qū)閾值；根據(jù)時間段對應(yīng)的死區(qū)閾值，獲取時間段對應(yīng)的死區(qū)范圍；根據(jù)每個時間段對應(yīng)的死區(qū)范圍，使用死區(qū)壓縮法對每個時間段進(jìn)行壓縮處理，得到壓縮后的半導(dǎo)體設(shè)備采集數(shù)據(jù)；所述時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征，包括的具體步驟如下：使用一階導(dǎo)數(shù)法獲取時間段內(nèi)的局部極值點，按照時間順序依次計算時間段內(nèi)后一個局部極大值點對應(yīng)的時間點減去時間段內(nèi)前一個局部極大值點對應(yīng)的時間點的差，得到第一時差值集合；按照時間順序依次計算時間段內(nèi)后一個局部極小值點對應(yīng)的時間點減去時間段內(nèi)前一個局部極小值點對應(yīng)的時間點的差，得到第二時差值集合；根據(jù)所有時間段內(nèi)局部極值點的數(shù)量和第一時差值集合中的數(shù)據(jù)方差以及第二時差值集合中的數(shù)據(jù)方差，確定時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征；所述根據(jù)時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢在時序數(shù)據(jù)序列中的趨勢異常特征和時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征，確定時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度，包括的具體步驟如下：計算1減去時間段內(nèi)第i個相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的出現(xiàn)概率的差值，作為時間段內(nèi) 第i個相鄰數(shù)據(jù)的第一差值，計算時間段內(nèi)所有相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的對應(yīng)權(quán)重的和值，作 為第一和值，將時間段內(nèi)第i個相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢的對應(yīng)權(quán)重與第一和值的比值，記為時 間段內(nèi)第i個相鄰數(shù)據(jù)的第一比值，將時間段內(nèi)第i個相鄰數(shù)據(jù)的第一差值與第一比值的乘 積，作為時間段內(nèi)第i個相鄰數(shù)據(jù)的第一乘積，將時間段內(nèi)所有相鄰數(shù)據(jù)的第一乘積之和與 時間段內(nèi)數(shù)據(jù)周期的異常特征的乘積，記為時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的初始異常程度。

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