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龙图腾网获悉河北大学申请的专利一种心电信号的噪声去除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：CN117158988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310910417.0，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种心电信号的噪声去除方法是由刘秀玲;熊鹏;杜海曼;张杰烁;李铭溪;何聪设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心电信号的噪声去除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种心电信号的噪声去除方法，具体包括以下步骤：D1、特征提取：对12导联中的每条导联都进行模型构造，模拟信号在经过其他11条导联的过程中都进行关系提取；D2、网络训练：将12导联信号的前10000个采样点输入网络，隐含层对导联之间的非线性关联进行提取并存储，经过训练后的网络中保留当下的心电信息；D3、网络测试：x1~x11导联作为输入进入网络，在11条导联信号的任意位置随机添加1~2秒的噪声来模拟真实环境，此时网络利用提取到的导联间关系，从11导联中推导出y单导联信号，对整条数据的剩余采样点进行测试验证；D4、根据加性噪声模型得到，对所有的输出数据进行平均，以平均值作为最终的输出数据。

本发明授权一种心电信号的噪声去除方法在权利要求书中公布了：1.一种心电信号的噪声去除方法，其特征是，包括以下步骤： S1、特征提取：对12导联中的每个导联都进行模型构造，模拟信号在经过目标去噪导联之外的其他11个导联的过程中都进行关联关系的提取； S2、网络训练：将12导联信号的前10000个采样点输入GRNN神经网络，GRNN神经网络中的隐含层通过这10000个采样点获得的历史数据对12导联之间的非线性关联关系进行提取并存储，经训练后，GRNN神经网络中的隐含层保留病人以往历史数据的信息特征，其中包括每个导联的特异性以及12导联之间相互的关联关系； S3、网络测试：将目标去噪导联之外的其他11导联作为输入进入GRNN神经网络，以便得到多导联中一条干净的心电信号；在11导联信号的任意位置随机添加时长为1～2秒用以模拟真实环境的噪声，GRNN神经网络利用提取到的导联间的关联关系，从11导联中推导出y单导联信号，对整条数据的剩余采样点进行测试验证； S4、11导联信号经过GRNN神经网络进行拟合，得到指导信号后，对含有噪声的心电信号进行指导滤波；根据加性噪声模型得到干净心电信号qi：qi＝pi－Ni；其中，pi为输入信号，Ni为噪声； 对所有的输出数据进行平均，以平均值作为最终的输出数据： 其中，ak和bk均为常量系数，ωk是窗口，Ii是引导信号； 含噪声的心电信号在通过指导滤波后即得到最终结果。

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