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[发明专利]基于模态分解的联合心电信号降噪方法-CN202210374795.7在审
发明人：罗金和;唐聪;刘单英 -专利权人：广州芯相随科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B5/347 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于模态分解的联合心电信号降噪方法。基于模态分解的联合心电信号降噪方法包括以下步骤：S1、获取原始心电信号，对原始心电信号进行逐次变分模态分解，获取高频VMF分量和低频VMF分量；S2、对高频VMF分量进行DWT去噪，获取高频模态信号；S3、对低频VMF分量进行NML去噪，获取低频模态信号；S4、对高频模态信号和低频模态信号进行信号重构，获取降噪处理后的心电信号。本发明的基于模态分解的联合心电信号降噪方法，通过使用SVMD算法对原始心电信号进行高频和低频VMF分量的分解，并联合DWT和NLM两种去噪方法来对心电数据进行有效去噪，更好的保留心电的完整特征，以便后续心电分析能够更好准确的进行判别和研究。
基于分解联合电信号方法

[发明专利]基于频率分解的心电信号降噪方法-CN202210373300.9在审
发明人：罗金和;唐聪;刘单英 -专利权人：广州芯相随科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B5/347 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于频率分解的心电信号降噪方法。基于频率分解的心电信号降噪方法包括以下步骤：S1、原始心电数据的采集与预处理，获取原始心电信号；S2、对原始心电信号进行多元变分模态分解，获取高频心电信号分量和低频心电信号分量；S3、对高频心电信号分量进行DWT运算，获取高频降噪信号；S4、对低频心电信号分量进行NML运算，获取低频降噪信号；S5、对高频降噪信号和低频降噪信号进行信号重构，获取降噪处理后的心电信号。本发明基于频率分解的心电信号降噪方法，通过联合DWT和NLM两种方法来对心电数据进行高频和低频信号的有效去噪，更好的保留心电的完整特征，以便后续心电分析能够更好准确的进行判别和研究。
基于频率分解电信号方法

[发明专利]一种可穿戴设备监测心电图分类算法-CN202111367941.5在审
发明人：张园 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： A61B5/347 文献下载
摘要：本发明公开了一种可穿戴设备监测心电图分类算法，包括以下步骤：(1)将输入的心电图信号进行分割为一系列时间段数据，提取其R峰到R峰区间的区间特征和小波特征；(2)将XECG、XRR和Xw输入两个基于长短期记忆的循环神经网络的模型，模型a和模型b，这两个模型分别做出心律失常预测，然后混合，形成每一次心跳的最终预测；(3)混合基于模型a和b独立计算所有心律失常类别的概率。采用具有两个隐藏层的多层感知器实现混合这两个结果，形成输出类的最终概率。本算法具有更好的分类性能，它的计算成本较低，能够满足了在处理能力有限的可穿戴设备上连续执行的时间要求；本算法适用面广，可以在树莓派、NanoPi Neo Plus2等小型硬件平台上使用。
一种穿戴设备监测心电图分类算法