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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取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：CN116662779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310366710.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取方法是由邓木清;陈铿任;邢玛丽设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取方法，包括以下步骤：去除心电信号的噪声；结合不同的核函数将心电数据通过非线性变化映射到高维数据空间，提取心电信息优势特征；对心电优势特征进行多尺度小波变换，得到多维度小波变换系数，根据信号的时间、小波变换系数、不同的小波变换尺度，绘制小波变换尺度图，进一步形成可用于后续心电信号分类识别的心电时频特征图。本发明直接对12导联的心电信号进行提取信息占优的成分，简单方便、容易操作。所提取的时频特征图可以有效地减少原多导联信号的无关信息，同时能够在多尺度的小波变换下体现多分辨率的频域特征，实现多尺度小波变换下的心电信号时频特征提取。

本发明授权一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度小波变换的心电时频特征图提取方法，其特征在于，包含如下步骤： 步骤1、去除心电信号数据的噪声； 步骤2、结合不同的核函数将心电信号数据通过非线性变化映射到高维数据空间，提取心电优势特征； 步骤3、对心电优势特征进行多尺度小波变换，得到多维度小波变换系数，根据信号的时间、小波变换系数、不同的小波变换尺度，绘制小波变换尺度图，进一步形成可用于后续心电信号分类识别的心电时频特征图； 所述去除心电信号数据的噪声包括如下步骤： 1-1.通过均值滤波器消除心电信号数据中的肌电干扰； 1-2.通过中值滤波器消除心电信号数据中的基线漂移； 1-3.通过小波基为Daubechies8的离散小波分解，通过筛选阈值d小于指定值的小波分解系数替换为： 其中，x为每一导联的心电信号数据，xi为每一导联的心电信号数据样本点，d为0.04；然后对小波分解系数进行小波重构，得到消除工频干扰后的数据； 步骤2所述提取心电优势特征包括如下步骤： 2-1.根据步骤1去噪后得到的心电信号数据，构建数据矩阵X： 其中，xi＝xi1,xi2,…,xin,i＝1,2,…n，表示数据矩阵X的列向量，n表示心电信号数据的长度； 所述提取心电优势特征还包括如下步骤： 2-2.引入核函数φ将数据矩阵X投影到高维空间从原始的12维特征空间到M维特征空间： φ:R12→RM,M＞＞12 根据核函数φ，计算核矩阵K： 其中，x代表心电数据矩阵X的某一列向量，核函数包括多项式核函数、Cosine核函数； 多项式核函数： kx,y＝pxTy+ch 其中，p,c,h均为可调参数，p0,c≥0； Cosine核函数：

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