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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法、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：CN120011717B 。

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：202510159248.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法、系统是由王爱坤;贺建峰;熊馨设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法、系统，属于心电信号去噪技术领域。首先，使用一维卷积层的局部感受野来适应特点类型的数据；其次，采用了不对称的卷积网络架构，跳跃连接将编码器中的特征图与解码器中的特征图结合起来。使用简单的上采样代替转置卷积以减少噪声引入，上采样通过对重复信号放大来维持去噪过程中原始信号的真实性。最后，在跳跃连接后增加滤波器，有助于恢复信号的原始形态和特征，来提高解码器重建信号的质量。本发明针对心电信号在不同频带受到的干扰不同，提出的不对称卷积网络，能够去除特定的噪声，避免了重构过程产生误差，实现了高效的心电信号去噪。

本发明授权一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不对称卷积扩散网络的心电信号去噪方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、ECG信号预处理，包括标准化和格式转换； Step2、将预处理后的ECG信号中逐步添加不同级别的随机高斯白噪声，直到原始信号被噪声覆盖； Step3、反向传播，以原始信号为目标函数，模型对含噪声ECG信号和对应的干净信号进行训练；在这个过程中，提取心电信号的特征，根据提取的特征重建心电信号，最后再生成去噪后的心电信号； 所述Step3中，反向传播开始于Step2得到的噪声数据，这是正向扩散过程的结果；在每个时间步骤t，模型的目标是预测加入到的噪声，并使用这个预测来重构，通过以下步骤实现： 噪声预测：使用一个神经网络来预测噪声，这个网络在当前步骤中加入到数据中的噪声，表示为：； 数据重构：使用预测的噪声来重构前一步的数据是预定义的噪声级别系；； 这个迭代过程从t=T迭代到t=0，在每一步中，模型使用预测的噪声来去除当前数据中的噪声，并逐步重构出更清晰的数据状态，经过多个步骤的迭代后，模型最终重构出接近原始数据的清晰数据； 所述Step3中包括： 1、对心电信号使用一维卷积层在时间轴上滑动卷积核，来捕捉心电信号的局部特征； 2、采用了不对称的卷积网络架构，跳跃连接将编码器中的特征图与解码器中的特征图结合起来；不对称结构通过选择性地融合特征来优化这一过程； 3、使用上采样代替转置卷积以减少噪声引入，上采样通过对重复信号放大来维持去噪过程中原始信号的真实性； 4、在跳跃连接后增加滤波器，有助于恢复信号的原始形态和特征，来提高解码器重建信号的质量。

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