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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于PPG信号的血氧饱和度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：CN119818064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411937749.9，技术领域涉及：A61B5/1455；该发明授权一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法及系统是由史大威;陈怀宇;陈婧;王军政设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法及系统，涉及血氧饱和度估计技术领域，包括以下步骤：S1：基于巴特沃斯滤波器设计带通滤波器，针对PGG信号中的运动伪影的特点设计梳状滤波器，通过带通滤波器和梳状滤波器去除PGG信号中的运动伪影；S2：通过基于相关系数的阈值过滤法对PGG信号特征进行初步筛选；S3：通过递归特征消除法从时域、频域和统计三个维度进行包裹法特征筛选，提取PGG信号特征集合；S4：通过基于随机森林算法的集成回归器对PGG信号特征集合进行估计；能够从人体PPG信号中提取血氧饱和度信息，实现实时血氧饱和度监测。

本发明授权一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PPG信号的血氧饱和度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于巴特沃斯滤波器设计带通滤波器，针对PPG信号中的运动伪影的特点设计梳状滤波器，通过带通滤波器和梳状滤波器去除PPG信号中的运动伪影和噪声； S2：提取PPG信号特征，通过基于相关系数的阈值过滤法对PPG信号特征进行初步筛选； S3：通过递归特征消除法从时域、频域和统计三个维度进行包裹法特征筛选，提取PPG信号特征集合； 步骤S3具体包括以下步骤： S31：确定一个基模型，基模型设置为线性回归模型、支持向量机模型或随机森林模型； S32：通过PPG信号特征训练基模型； S33：通过基模型计算不同PPG信号特征的重要性评分，对重要性评分进行排序； S34：剔除重要性评分最低的PPG信号特征； S35：通过剔除后的PPG信号特征重新训练基模型，若训练结果符合性能评估指标或特征数量标准，提取训练结果对应的PPG信号特征集合，否则重复步骤S31-S34； 在步骤S35中，特征数量设置为6个,6个特征分别为收缩峰高度平均值、舒张峰在33%高度处的时长、信号平均值、信号上四分位值、0-2Hz的功率、信号标准差与中位值的比值； 0-2Hz的功率设置为： 其中表示信号的傅里叶变换，表示信号采样数； 信号标准差与中位值的比值设置为： 其中表示单个样本值，表示信号的平均值，表示信号的中位值； S4：通过基于随机森林算法的集成回归器，基于PPG信号特征集合对血氧饱和度进行估计。

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