北京航空航天大学宁晓琳获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪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：CN118633910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410874504.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法是由宁晓琳;王瑞喆;向岷;张俊良;刘展易;王艳梅设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法，所述方法包括：使用传感器采集多通道静息态心磁信号，去除高频干扰和基线漂移，对心磁信号进行时序分割和标准化处理；通过独立成分分析算法，计算出心磁信号各个独立分量，并进行目视检查得到标注信息。对每个独立成分进行滑动窗口裁剪处理和频谱分析；基于时域和频域独立成分数据集进行特征提取；将时域独立成分数据集与提取特征输入时序分类网络，标注信息作为标签进行训练，得到自动独立成分分析模型。该方法提供了一种心磁信号的标准化、自动化的预处理流程，能够应用于复杂的使用场景，处理流程简单，自动化程度高，鲁棒性好，灵活性强，有着较高的医学应用价值。
本发明授权一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，针对心磁信号分解出的各个独立成分，自动识别信号源和噪声源，具体包括以下步骤： S10：使用传感器采集多通道静息态心磁信号，去除高频干扰和基线漂移，对心磁信号进行时序分割和标准化处理； S20：通过独立成分分析算法，计算出心磁信号各个独立成分，并进行目视检查得到标注信息，对每个独立成分进行滑动窗口裁剪处理和频谱分析，得到包含时域和频域信息的独立成分数据集； S30：基于包含时域和频域信息的独立成分数据集进行特征提取； S40：将独立成分数据集与步骤S30提取的特征输入时序分类网络，将所述标注信息作为标签训练时序分类网络，最终得到自动独立成分分析模型，实现基于独立成分分析的心磁信号自动降噪；所述时序分类网络包括基于可变形卷积神经网络DCNN和长短期记忆神经网络LSTM的内部特征提取器和基于树突网络DD的外部特征融合器。
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