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龍圖騰網恭喜浙江好絡維醫療技術有限公司申請的專利一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別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：CN114818781B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202210317557.2，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別方法是由洪彩鳳;符靈建設計研發完成，并于2022-03-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別方法在說明書摘要公布了：一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別方法，所述方法包括：（1）接收心電數據，對心電數據進行卷積平滑和歸一化處理，進行心搏定位檢測并根據心搏定位計算RR間期，然后設定RR間期閾值范圍，根據心電數據中RR間期的分布狀況對所述心搏數據進行干擾波識別，根據干擾波識別結果以及心搏數據對所述數據進行標注；（2）計算心電信號數值統計特征；（3）選取稀疏字典；（4）根據上述的稀疏字典求解稀疏系數，得到稀疏特征；（5）根據上述心電信號的數值統計特征以及稀疏特征，使用LightGBM算法訓練干擾波識別模型；（6）根據上述的干擾波識別模型，將其應用于驗證集的數據上，使用特異性和F1值評估模型的性能，選擇性能優異的作為最終的分類模型。

本發明授權一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別方法在權利要求書中公布了：1.一種融合稀疏特征的ECG信號干擾波識別方法，其特征在于：在一般統計特征的基礎上增加了稀疏特征，然后使用LightGBM算法訓練模型，該方法包括以下步驟：1接收心電數據，對心電數據進行卷積平滑和歸一化處理，然后進行心搏定位檢測并根據心搏定位計算RR間期，然后設定RR間期閾值范圍，根據心電數據中RR間期的分布狀況對所述心搏數據進行干擾波識別，根據干擾波識別結果以及心搏數據對所述數據進行標注；2根據所述的標注后的心電信號數據，計算心電信號數值統計特征，計算數值統計特征具體包括：1根據所述心電信號數據，計算3秒鐘數據的平均值，標準差，峰值速率，最大幅值加和與最小幅值加和之差，非零值和中位值數值統計特征，其計算公式分別為：計算心電信號均值avg，其計算公式為： 其中，xi為3min內心電信號數據第i個值，N為xi的個數；計算心電信號數據的標準差std； 其中，μ為3min內心電信號數據的均值；計算峰值速率get_PR，計算公式為： 其中，xi為3min內心電信號數據第i個值，std為心電數據的標準差；計算最大幅值加和與最小幅值加和之差get_AD，計算公式為： 其中，xi為3min內心電信號數據第i個值，std為心電數據的標準差；計算非零值get_zero，計算公式為： 其中，xi為3min內心電信號數據第i個值；計算中位值median，計算公式為：將所給的心電信號數據750個數值從小到大排列，取中間兩個數的平均數；2用隨機森林模型對6個統計值特征進行重要性排序，根據所得到的排序結果確定各特征的權值；3根據所述的標注后的心電信號數據，選取稀疏字典，步驟具體包括：1在每一級別里選取級別字典，用歐幾里得距離公式計算相似度最大的k個訓練樣本，得到某一類的類子字典，記為Xi；歐幾里得距離公式為： 其中n是數據的長度；2對所有類的類子字典進行合并得到大字典X：X＝[X1，X2，X3，X4]；4根據上述的稀疏字典求解稀疏系數，得到稀疏特征；5根據上述心電信號的數值統計特征以及稀疏特征，使用LightGBM算法訓練干擾波識別模型；6根據上述的干擾波識別模型，將其應用于驗證集的數據上，使用特異性和F1值評估模型的性能，選擇性能優異的作為最終的分類模型。

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