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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取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：CN118749992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410992407.0，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统是由叶建宏;吕君同;李进峰;史文彬设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统，该方法能够兼顾电生理信号的动态性，提取电生理信号频谱特征并实现关键节律的自适应分解。具体步骤如下：对采集到的原始单导联心电信号及呼吸信号进行预处理；从预处理后的心电信号提取心脏跳动间隔R‑R间期时间序列；利用自适应频宽傅里叶分解算法分别对呼吸信号时间序列和R‑R间期时间序列进行处理，获得上述两时间序列的傅里叶固有频带函数；从两时间序列不同频率傅里叶固有频带函数的解析形式中获取傅里叶分解系数，并根据R‑R和呼吸信号时间序列的傅里叶分解系数计算CPC值，构建心肺耦合图谱；基于心肺耦合图谱提取多类心肺耦合特征。

本发明授权基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应傅里叶分解的心肺耦合特征提取方法，其特征在于，包括： 对采集到的原始单导联心电信号及呼吸信号进行预处理； 从预处理后的心电信号提取心脏跳动间隔R-R间期时间序列；具体为： 在单导联心电信号中标记心跳，计算相邻两次心跳时间间隔，得到R-R时间序列； 在从心电信号中提取正常R-R间期时间序列后，使用21个数据点窗口的滑动平均滤波器去除由于错误心跳检测产生的异常值；当窗口中的中心点位于预设值之外时则被移除； 最后，使用三次样条插值以4Hz频率均匀地对R-R和呼吸信号时间序列这两个信号进行重新采样，分别得到重采样后的R-R时间序列以及呼吸信号，其中为离散时间序列的采样点； 利用自适应频宽傅里叶分解算法分别对呼吸信号时间序列和R-R间期时间序列进行处理，获得上述呼吸信号时间序列和R-R间期时间序列的傅里叶固有频带函数，具体包括如下步骤： 第一步，对长度为的R-R间期及呼吸信号时间序列进行傅里叶变换，获得呼吸信号时间序列和R-R间期时间序列的傅里叶变换形式及，其中为时间序列傅里叶变换形式的频率变量； 第二步，根据高到低频扫描法HTL-FS方法分别求得R-R及呼吸信号自适应频宽傅里叶分解所能得到第个AFIBFs的最小个数，并使得所获得的AFIBFs满足以下条件： （8） 其中表示为第个AFIBFs的瞬时相位，为其中第个数据点，为其中第n-1个数据点，表示为第个AFIBFs的瞬时频率，为其中第个数据点，并由此得到： （9） 其中为第个AFIBFs的最小个数，为R-R间期序列的傅里叶变换形式或呼吸信号时间序列的傅里叶变换形式，第个AFIBFs的瞬时幅值序列，以及对应的剩余分量 （10） 最后，经过自适应频宽傅里叶分解方法对R-R间期及呼吸信号时间序列进行处理，得到各时间序列的傅里叶频带固有函数及剩余分量； （11） 以及各傅里叶频带固有函数的解析形式 （12） 其中，分别为傅里叶频带固有函数的希尔伯特变换，为R-R间期时间序列第个AFIBFs的瞬时幅度，为呼吸信号时间序列第个AFIBFs的瞬时幅度，则分别为R-R间期及呼吸信号时间序列的瞬时相位； 从呼吸信号时间序列和R-R间期时间序列不同频率傅里叶固有频带函数的解析形式中获取傅里叶分解系数，并根据R-R和呼吸信号时间序列的傅里叶分解系数计算心肺耦合CPC值，构建心肺耦合图谱，具体步骤为： 首先计算R-R间期时间序列和呼吸信号时间序列的互功率谱，记作； 其次，计算这两个信号之间的相干性，记为； 最后，计算给定频率下的心肺耦合指标，该指标通过整合交叉谱功率和相干性来量化R-R和呼吸信号时间序列之间的耦合强度，心肺耦合指标定义如下： （15） 基于上述心肺耦合CPC值，绘制心肺耦合图谱； 基于心肺耦合图谱提取多类心肺耦合特征，具体为： 在获得完整的心肺耦合图谱后，对频带进行如下划分：0.15-0.40Hz为高频带，0.04-0.15Hz为低频带和0.003-0.04Hz为超低频带； 提取的多类心肺耦合特征包括如下： 对所划分的高频带、低频带和超低频带内的所有心肺耦合值分别求和作为各个频带的心肺耦合功率，分别记作HF，LF和VLF，并计算低频带心肺耦合值与高频带心肺耦合值的比值LFHF； TP为指定频段范围内所有心肺耦合值之和，即总功率； LFnorm和HFnorm分别表示标准化的低频和高频功率； LFHF则定义为低频与高频功率比。

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