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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构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：CN115227212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210630575.6，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构方法是由陈晓江;李子怡;刘晨;董子萱;房鼎益;牛思莹;王安文设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构方法，从原始无线射频信号中提取细粒度的生命体征信号波形看作对基于原始射频信号的细粒度生命体征信号的基本分布进行建模，在原始射频信号和真实信号波形的驱动下，该方法可自动建模得出两者之间的非线性关系。不需要对信号提取额外的复杂特征，不限制用户的日常行为，同时对所提取的目标用户所引起的相位信息进行数据增强变换操作，更大程度提高了数据的可用性；通过将潜在向量编码为概率分布来规范化潜在空间，使得网络可以以更有意义的方式进行采样，避免网络过度拟合，更好的处理超出范围的输入。

本发明授权基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器解码器网络的细粒度生命体征信号重构方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1：设备部署，部署毫米波雷达设备及可穿戴设备； 步骤2：数据采集，对可穿戴设备无线信号进行采集； 步骤3：无线信号对应相位信息提取及预处理：对采集无线信号数据进行处理，获得到干净的相位信息； 步骤4：对步骤3获取的干净的相位信息进行数据增强处理，数据增强处理采用下列方法的组合： 1对无线信号相位信息数据添加白高斯噪声； 2选择以白高斯噪声取代相位信息信号中的一个随机区间； 3采用时间偏移对输入相位信息信号被随机选择的0至50个样本的样本点位置偏移； 4对经过时间偏移处理的相位信息信号进行线性时间变换，在时间维度内进行扩展或收缩，扩展范围在0.8和1.2之间随机选择； 步骤5：构建细粒度生命体征信号重构网络，其中重构网络包括编码器、潜在空间与解码器，编码器的输入为干净的相位信息，并将此输入的干净的相位信息被压缩并映射到潜在空间，通过解码器进行升维操作，最终得到细粒度生命体征信号重构网络;将步骤4所得到的增强处理数据作为细粒度生命体征信号重构网络的原始输入，同时结合所对应的可穿戴设备同步收集的信号进行重构网络的训练： 其中编码器网络包括多个堆栈块，每个堆栈按顺序包含一维卷积层、批处理归一化层和自门控激活函数层；通过一维卷积层提取与细粒度呼吸心跳模式数据有关的时间特征；批处理归一化层通过减少内部协变量偏移来加速模型训练，自门控激活函数层通过激活函数来增加网络的非线性度； 编码器网络的输出服从高斯分布，针对编码器网络的输出信息进行重新参数化映射到潜在空间，具体重新参数化过程如下： 其中⊙表示元素的哈达玛乘积，是用来保持随机性的随机噪声，一个单位高斯分布中随机抽样，然后通过各自的平均值和各自的协方差来转移样本，以获得最终的z，表示潜在变量z的方差，表示潜在变量z的均值； 重构网络其训练损失函数如下： Loss=lossrc+γ∙lossrl 其中lossrc表示重构损失，lossrl表示正则化损失，γ是正则化损失的权重； 步骤6：细粒度生命体征信号重构： 使用步骤5得到的重构网络对细粒度生命体征信号进行恢复。

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