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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于自适应变分模态分解的非接触式多目标心率变异性检测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：CN119112126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411251687.6，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权基于自适应变分模态分解的非接触式多目标心率变异性检测方法是由许志猛;叶涛设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应变分模态分解的非接触式多目标心率变异性检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应变分模态分解VMD的非接触式多目标心率变异性HRV检测方法。该方法首先利用雷达技术对被测场景中的人体目标进行多目标检测，以确定每位目标的精确距离窗口。随后，通过微分与交叉相乘算法从距离窗口内提取信号相位，进而获取每位待测者的胸腔位移信号。本发明采用改进的GOA算法对VMD参数进行优化，提出一种新的适应函数HIE结合排列熵、互信息量和能量损失率作为GOA的目标函数，实现对每位待测者胸腔位移信号的完全自适应VMD分解。通过此分解，分别提取心跳信号和呼吸信号，从而能够准确检测每位待测者的心率变异特性。本方法提供了一种高精度、非接触式的HRV检测手段，适用于多目标场景。

本发明授权基于自适应变分模态分解的非接触式多目标心率变异性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应变分模态分解的非接触式多目标心率变异性检测方法，其特征在于：利用对雷达原始数据信号进行多目标检测得到被测场景中每一人体目标的精确距离窗口后，通过微分与交叉相乘算法提取距离窗口内信号的相位，从而得到每一位待测者的胸腔位移信号；通过自适应参数的VMD方法，并利用针对于生命体征信号提取的适应函数HIE作为GOA的目标函数，实现对每一位待测者胸腔位移信号进行完全自适应的VMD分解，得到每一位待测者的心跳信号和呼吸信号，进而从心跳信号中检测每一位待测者的心率变异特性； 所述自适应参数的VMD方法是通过改进的GOA优化算法对VMD的模态数和模态带宽控制参数进行参数优化；所述改进的GOA优化算法是在GOA的基础上引入一个非线性递减系数，这个系数随着算法迭代次数的增加而变化，从而在迭代的早期和晚期分别增强全局搜索能力和局部搜索能力，从而提高算法的收敛精度；并引入莱维飞行策略改进GOA算法，通过促进种群多样性避免算法陷入局部最优； 所述改进的GOA优化算法的数学模型如下: 其中，表示蝗虫群体中第只蝗虫的位置，上角标d代表改进算法；为第 个个体与第个个体之间的距离，为种群中的个体数，为定义个体间相互作用力的函 数： 其中，表示吸引力强度，为吸引力尺度范围； 式中，表示算法当前迭代次数，表示最大迭代次数； 并采用莱维飞行策略改进GOA算法，通过促进种群多样性以避免算法陷入局部最优； 引入莱维飞行对蝗虫个体位置进行更新，在每次迭代中，让随机的的蝗虫采用莱维 飞行策略更新位置，公式如下： 其中表示求解问题的维度，表示点乘，表示当前的迭代数，用于控制飞行的 距离，表示莱维指数这样可在迭代前期可以进行较大范围的搜索运动，在后期可以进行 较小范围的搜索运动。

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