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龙图腾网获悉广东毅达医疗科技股份有限公司申请的专利一种心率测量中的信号处理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：CN120392049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510534039.X，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权一种心率测量中的信号处理方法是由黄伟康;曾维全设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心率测量中的信号处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心率测量中的信号处理方法，涉及医学信号处理技术领域，包括，提取预处理后的用户心率多源数据中的心率信号特征，基于心率信号特征为用户构建心率预测模型，使用心率预测模型计算出用户的预测心率值，基于用户的个体差异和应用场景，设定心率差异阈值，当预测值与实际值之间的差异超出阈值时，使用最小二乘校正算法对心率预测值进行校正，本发明通过调整心率预测值的校正幅度，能够有效应对不同用户的个体差异且减少了预测误差，增强了心率信号测量的准确性和精度。

本发明授权一种心率测量中的信号处理方法在权利要求书中公布了：1.一种心率测量中的信号处理方法，其特征在于：包括， 采集用户的初始心率多源数据和用户的个人信息，对用户的初始心率多源数据进行同步和预处理，得到预处理后的用户心率多源数据； 提取预处理后的用户心率多源数据中的心率信号特征，基于心率信号特征为用户构建心率预测模型，并训练心率预测模型的参数，得到训练完成的心率预测模型，具体步骤为： 使用自适应峰值检测算法提取每个心跳周期的峰值位置特征； 选择设定长度的时间窗口，使用SciPy检测出心跳周期的过零点特征； 使用快速傅里叶变换库截取一段预处理后的用户心率多源数据，得到频域表示并提取频谱能量特征； 结合用户的个人信息，使用TensorFlow学习框架将提取的心率信号特征组合为用户心率特征向量； 基于用户心率特征向量和初始心率多源数据，构建标注数据集和预训练数据集，并将预训练数据集划分为训练集和验证集； 选择长短期记忆网络并使用标注数据集构建出具有N层的初始心率预测模型； 将用户心率特征向量输入至初始心率预测模型进行前向传播，得到初始心率预测模型的预测值； 使用Philips设备获取预训练数据集中的真实标签； 使用MSE损失函数计算出初始心率预测模型的预测值与真实标签之间的误差； 对预测值与真实标签之间的误差进行反向传播，得到初始心率预测模型的参数梯度； 使用Adam优化器更新初始心率预测模型的参数梯度，得到更新后的初始心率预测模型参数； 基于更新后的初始心率预测模型参数，冻结N层的初始心率预测模型中的部分层，并利用低学习率结合训练集对未冻结部分层的参数进行调整，同时逐步放开冻结层，得到调整后的心率预测模型； 使用验证集对调整后的心率预测模型中的准确率和AUC-ROC曲线进行评估，得到训练完成的心率预测模型； 使用训练完成的心率预测模型计算出用户的预测心率值，并测量出用户的实际心率值，基于用户的个体差异和应用场景设定心率差异阈值，当用户的预测心率值和实际心率值之间的差异超过心率差异阈值范围时，使用校正算法对用户的预测心率值进行校正，得到校正后的心率值； 基于校正后的心率值收集用户的综合心率数据，生成心率健康调整的管理建议。

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