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龙图腾网获悉北京九叁有方物联网科技有限公司申请的专利基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法及系统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：CN120183703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510637031.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法及系统是由卢一;李俊杰;刘钟泽;刘一村;尹惠娟;宋慧佳设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法及系统，属于高原环境血氧监测技术领域，解决了现有装置确定待检测区域的血氧饱和度时，在高原等特殊环境下存在的测量准确性不足、受运动干扰影响大以及个体差异导致测量结果不稳定，进而影响血氧检测推断速度降低的问题，所述方法包括基于腕带式生理数据采集模组实时采集PPG生理信号数据，对PPG生理信号数据预处理，执行端到端E2E模型，输出周期波形下的SpO2值；本发明端到端E2E模型能够对不同用户之间的生理特性进行学习和补偿，并针对运动干扰影响实现个性化调整，从而在高原等特殊环境下提供更精准的血氧水平测量结果，且利用CFCs算法减少计算量并加快推断速度。

本发明授权基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多波段周期波形驱动的血氧估计方法，其特征在于，包括： 基于腕带式生理数据采集模组实时采集PPG生理信号数据； 加载PPG生理信号数据，对PPG生理信号数据预处理，根据峰值个数截取周期性波段时间段信号，基于决策规则决策级融合周期性波段时间段信号，构建PPG生理信号特征向量； 预构建端到端E2E模型，以PPG生理信号特征向量为输入，执行端到端E2E模型，端到端E2E模型基于显式时间依赖的闭式解特征提取算法对PPG生理信号特征向量进行信号特征提取，得到信号特征集，并结合多层感知器识别分析信号特征集，输出周期波形下的SpO2值； 所述端到端E2E模型基于显式时间依赖的闭式解特征提取算法对PPG生理信号特征向量进行信号特征提取的方法，包括： 加载PPG生理信号特征向量，将PPG生理信号特征向量输入到端到端E2E模型的输入层中； 输入层输入的PPG生理信号特征向量首先通过第一层CFCs进行特征提取，通过，和神经网络来模拟神经元的动态行为，输出表示为； 第一层残差连接将第一层CFCs的输出与输入相加，形成第一层的残差连接，输出表示为； 第一层残差连接的结果作为第二层CFCs的输入，第二层CFCs再次应用神经网络，和进行特征提取，表示为； 第二层残差连接将第二层CFCs的输出与第一层的残差连接结果相加，形成第二层的残差连接，输出表示为； 第二层残差连接的结果作为第三层CFCs的输入，第三层CFC再次应用神经网络，和进行特征提取，表示为； 第三层残差连接将第三层CFCs的输出与第二层的残差连接结果相加，形成第三层的残差连接，输出表示为； 整合第三层残差连接输出结果为信号特征集。

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