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龙图腾网获悉蜂磊人工智能技术(上海)有限责任公司申请的专利心率呼吸预测方法、系统、程序产品、设备及存储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：CN121003425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511169111.X，技术领域涉及：A61B5/05；该发明授权心率呼吸预测方法、系统、程序产品、设备及存储介质是由吕磊设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本心率呼吸预测方法、系统、程序产品、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种心率呼吸预测方法、程序产品、电子设备及存储介质，该方法包括：获取通过超宽带雷达对人体采集的原始信号序列；根据相位变化与胸腔位移的映射关系确定胸腔位移信号；对胸腔位移信号进行多域特征提取，获得多域特征；多域特征包括时域特征、频域特征和时频域特征；基于多域特征，利用预先训练好的预测模型，获得预测值，预测值包括未来时段内的心率和呼吸频率。多维度特征融合增强算法鲁棒性，在电磁干扰或多目标场景下仍保持高精度，提升复杂环境中的心率呼吸频率预测可靠性。超宽带雷达的物理信号优势与神经网络的环境适应性互补，提高心率呼吸频率的预测准确性。

本发明授权心率呼吸预测方法、系统、程序产品、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心率呼吸预测方法，其特征在于，包括： 获取通过超宽带雷达对人体采集的原始信号序列；所述原始信号序列包括相位信息和幅度信息； 根据相位变化与胸腔位移的映射关系确定胸腔位移信号；所述胸腔位移信号反映胸腔随心跳或呼吸的位移； 对所述胸腔位移信号进行多域特征提取，获得多域特征；所述多域特征包括时域特征、频域特征和时频域特征； 基于所述多域特征，利用预先训练好的预测模型，获得预测值，所述预测值包括未来时段内的心率和呼吸频率； 对所述胸腔位移信号进行多域特征提取，获得多域特征，包括： 采用阈值法和或导数法检测所述胸腔位移信号的极值点，获得呼吸周期和或心跳周期的波峰时间点序列；根据所述波峰时间点序列计算所述时域特征，所述时域特征包括呼吸或心跳的峰值间隔特征和波形复杂度特征；所述峰值间隔特征用于反映节律稳定性；所述波形复杂度特征用于反映信号形态； 对所述胸腔位移信号进行傅里叶变换，获得频域功率谱；基于所述频域功率谱计算所述频域特征；所述频域特征包括频域能量分布和主频率能量占比； 对所述胸腔位移信号进行多分辨率分析，获得多层子频带；对每一所述子频带进行能量熵计算，获得所述时频域特征。

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蜂磊人工智能技术(上海)有限责任公司，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区临港新片区新杨公路1588号4幢；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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