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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度自编码器的生理信号压缩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：CN119030548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410159173.1，技术领域涉及：H03M7/30；该发明授权一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统是由舒琳;关烨羿;伍明富;易尚儒;苏子宸;熊奇炜;徐向民设计研发完成，并于2024-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统，包括：编码器，用于将输入的生理信号转换为潜变量Z；解码器，用于基于潜变量Z重构出原始的生理信号；快速傅里叶变换模块，用于计算出输入和输出信号的频率成分，获取频谱；判别器，用于判断输入信号特征与输出信号特征的差异程度；优化器，用于进行神经网络权重的更新，以得到更优的压缩重构效果。本基于深度自编码器的生理信号压缩系统可以在保证RMS均方误差和PRDN归一化RMS差异百分比可以接受的情况下，将压缩率提高至360倍，并通过在训练阶段添加深度判别器一同训练，提高信号重构质量。

本发明授权一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度自编码器的生理信号压缩系统，其特征在于包括： 编码器，用于将输入的生理信号转换为潜变量Z； 解码器，用于基于潜变量Z重构出原始生理信号； 快速傅里叶变换模块，用于计算出输入和输出信号的频率成分，获取频谱； 判别器，用于判断输入信号特征与输出信号特征的差异程度；单个判别器由STFT块和6个二维卷积层组成，Real代表stft输出结果的实部，Im代表stft输出结果的虚部，两个部分拼接之后形成一张时频特征图，然后输入卷积核大小为24的二维卷积层，转换成32通道的特征图，而后经过三个32通道、卷积核大小为3*8，步进长度为1，2的二维卷积层，dilation参数分别为1，1，2，1，4，1，最后经过两个卷积核大小为3*3的卷积层，获取最终的输出结果； 优化器，用于进行神经网络权重的更新，以得到更优的压缩重构效果； 本系统的运行流程分为训练阶段和推理阶段，其中，训练阶段基于所需压缩的生理信号数据集进行训练，基于mit-bih的心电数据集学习不同患者心电信号的特征，并将学到的特征映射到较低的维度，去除相关性以获得潜变量z，解码器基于获取到的潜变量z重构出心电信号，编码器和解码器在训练阶段一起训练，以获取最优的编码器和解码器，推理阶段包括编码以及解码过程，并将编码器和解码器分开使用，压缩时，将输入信号输入编码器，得到压缩后的表示，解压缩时使用解码器，将接收到的压缩信号解压，重构出原始信号。

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