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龙图腾网获悉重庆联芯致康生物科技有限公司申请的专利一种穿戴式设备数据稳定校准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120063361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510513075.8，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权一种穿戴式设备数据稳定校准方法是由郭劲宏;杨子豪;罗弦子设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种穿戴式设备数据稳定校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种穿戴式设备数据稳定校准方法，属于数据校准技术领域，包括以下步骤：步骤1，通过传感器获取原始数据；步骤2，对原始数据进行自适应卡尔曼滤波过滤，得到过滤后的传感器数据；步骤3，对过滤后的传感器数据采用双层移动窗口滤波算法进行提取传感器中的有效数据集；步骤4，删除有效数据集中的最大值和最小值，并计算有效数据集保留的有效数据的平均数，平均数作为中间值，中间值为最终的传感器数据。本发明全程不需要人工干预和参与，避免因为人工失误所带来的错误；同时，不需要预设数据，部分专利使用提前预设的数据参与校准，这种方式需要对每个传感器进行单独配置，需要耗费更多资源。

本发明授权一种穿戴式设备数据稳定校准方法在权利要求书中公布了：1.一种穿戴式设备数据稳定校准方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，通过传感器获取原始数据； 步骤2，对原始数据进行自适应卡尔曼滤波过滤，得到过滤后的传感器数据； 步骤3，对过滤后的传感器数据采用双层移动窗口滤波算法进行提取传感器中的有效数据集； 步骤4，删除有效数据集中的最大值和最小值，并计算有效数据集保留的有效数据的平均数，平均数作为中间值，中间值为最终的传感器数据； 步骤2具体操作如下： 步骤21，将原始数据输入深度神经网络中并提取出观测噪声的统计特性，将观测噪声的统计特性以协方差矩阵的形式进行输出，得到观测噪声的统计特性协方差矩阵； 步骤22，将观测噪声的统计特性协方差矩阵输入进卡尔曼滤波算法模型中，获得过滤后的传感器数据； 步骤2中的深度神经网络为多重卷积神经网络，多重卷积神经网络由输入层、卷积层、激活层、ReLU激活函数、最大池化层、全连接层和输出层组成，多重卷积神经网络采用softmax分类器； 步骤3的具体操作如下：步骤31，对过滤后的传感器数据进行连续时间段内的等间隔采样，连续时间段时长为V分钟，等间隔时长为秒，第一次采样窗口首尾数据为，则连续时间段的数据点数； 步骤32，将第一次采样窗口首尾数据排序得到数据样本，计算数据样本的四分位距，，其中，表示25%分位数，表示75%分位数； 步骤33，根据四分位距计算有效范围的数据集，； 步骤34，去除掉有效范围的数据集中的最大值和最小值获取有效数据； 步骤35，获取当前窗口内有效数据的平均数为； 步骤36，根据滑动间隔秒进行窗口移动，重复以上流程，获取范围内的平均数为； 步骤37，重复上述操作，获取有效数据集，为。

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