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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学申请的专利一种运动心率测量的方法、装置及储存介质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：CN117281495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311232345.5，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权一种运动心率测量的方法、装置及储存介质是由徐向民;郑慧敏设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动心率测量的方法、装置及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运动心率测量的方法、装置及储存介质，该方法主要包括S1、对穿戴设备所采集到的原始信号进行处理，以得到谱减后的频谱信号，在此步骤中，通过对原始心率信号进行滤波处理，增强了抗干扰能力；S2、对所得到的频谱信号进行谱峰追踪，以得到心率谱峰值；在此步骤中，通过对所得到的频谱信号进行谱峰追踪，减小了单一时刻频谱异常噪声未处理干净、或未采集到心率信号导致的心率偏差过大的问题，从而提升了心率出值的准确性；S3、对所述心率谱峰值进行处理，得到心率值。通过以上方法步骤，本发明在心率出值的准确性和稳定性上均有较大提升。

本发明授权一种运动心率测量的方法、装置及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种运动心率测量的方法，其特征在于，包括： S1、对穿戴设备所采集到的原始信号进行处理，以得到谱减后的频谱信号；所述原始信号包括PPG信号，ACC信号；所述PPG信号为光学容积脉搏波信号；所述ACC信号为三轴加速度传感器信号 S2、对所得到的频谱信号进行谱峰追踪，以得到心率谱峰值； S3、对所述心率谱峰值进行处理，得到心率值； 所述步骤S2包括： S21、获取PPG频谱信号及ACC频谱信号； S22、计算ACC频谱信号中的[0.5,4]Hz最强频谱幅值、运动基频、频谱集中度特征，计算PPG频谱信号中的振幅最大的三个谱峰所在频点、频谱集中度、最大振幅； S23、使用隐马尔可夫模型评估当前信号所处状态，以获得心率测量的隐藏状态； S24、根据心率隐藏状态来选择心率谱峰； 所述隐马尔可夫模型的可见状态由PPG特征、ACC特征共同组成，其中通过ACC的最强振幅将ACC状态分为强、弱两个状态，通过ACC频谱信号集中度特征可将ACC状态分为清晰、混乱两个状态，通过PPG最大振幅将PPG信号分为强、弱两个状态，通过PPG频谱集中度特征将PPG状态分为清晰、混乱两个状态；所述隐马尔可夫模型的可见状态分为42种；隐马尔可夫模型的隐藏状态设置了6种，对应着用户心率值可能出现的以下6种情况： 1真实心率值对应频点为PPG主频，即频谱幅值最大所在频点； 2真实心率值对应频点为主频的谐波或半频点，即频谱最大频点可能是心率的半频或心率的倍频； 3真实心率值对应频点并非PPG主频的半频、倍频，但同样对应着一个PPG谱峰； 4真实心率值对应频点为ACC主频； 5真实心率值对应频点为ACC主频的半频或倍频； 6真实心率值对应频点在PPG频谱及ACC频谱上均不存在谱峰； 隐马尔可夫模型以上6种情况除了包括正常的心率测量场景，还包含了ACC与PPG同频场景，以及未能采集到心率信号的场景； 所述步骤S24包括： 在S23中获得了心率测量的隐藏状态，在上述6种状态下心率谱峰的选择规则如下： 1心率谱峰选取PPG频谱最强点； 2心率谱峰选取PPG主频半频或倍频谱峰中与前一时刻相差最小频点； 3心率谱峰选取与前一时刻相差最小的谱峰所在频点； 4心率谱峰选取ACC频谱最强点； 5心率谱峰选取ACC主频半频或倍频谱峰中与前一时刻相差最小频点； 6心率谱峰选取保持与前一时刻心率谱峰一致。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学，其通讯地址为：510330 广东省广州市海珠区新港东路2429号首层自编051房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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