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龙图腾网获悉西安交通大学第二附属医院;西安理工大学申请的专利基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别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：CN114419657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111495097.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别方法是由秦曙光;郑强荪;董宁;李宁;申盼盼;孙雪敏设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别方法，包括采集心电信号，采用基于权阈值的小波变换来进行信号去噪，得到去噪后的ECG信号，对去噪后的ECG信号采用滑动窗口法实现信号的划分，并提取局部片段，采用主成分分析法得到每个信号的局部特征，实现数据的降维，对降维后的数据采用正交匹配追踪算法在稀疏表示过程中寻找最优匹配原子，采用K奇异值分解算法来构造稀疏表示的字典，得到处理后的稀疏系数矩阵，对最终稀疏系数矩阵进行概率神经网络识别，得到ECG信号的识别精度。本发明可以很好的捕捉全局和局部信息，并且稀疏表示和字典构造可以提高基于心电信号身份识别的可靠性。

本发明授权基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别方法在权利要求书中公布了：1.基于局部片段稀疏表示的ECG身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集心电信号，采用基于权阈值的小波变换来进行信号去噪，得到去噪后的ECG信号； 步骤1的具体过程如下： 步骤1.1，通过设备读取或数据库获取的方式获得心电原始数据，然后利用绘图算法对得到的心电原始数据进行绘图处理，得到存储有ECG数据的矩阵，该矩阵即为需要处理的ECG信号； 步骤1.2，采用基于小波权阈值收缩的去噪方法对步骤1.1得到的ECG信号进行分解重构，得到去噪后的ECG信号； 步骤1.2的具体过程如下： 步骤1.2.1，利用mallat小波算法对步骤1.1得到的ECG信号进行分解，获得各层的小波系数值； 步骤1.2.2，用动态软阈值公式对步骤1.2.1得到的小波系数值进行筛选，得到处理后的波系数； 动态软阈值公式为： 式中，表示受分解尺度，Tj表示临界阈值，W表示波系数，是符号函数； 步骤1.2.3，把步骤1.2.2处理后的波系数合并到波结构中以接收信号，即可得到去噪后的ECG信号； 步骤2，对去噪后的ECG信号采用滑动窗口法实现信号的划分，并提取局部片段，然后采用主成分分析法得到每个信号的局部特征，实现数据的降维； 步骤3，对降维后的数据采用正交匹配追踪算法在稀疏表示过程中寻找最优匹配原子，采用K奇异值分解算法来构造稀疏表示的字典，得到处理后的稀疏系数矩阵； 步骤4，对步骤3得到的最终稀疏系数矩阵进行概率神经网络识别，得到ECG信号的识别精度。

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西安交通大学第二附属医院;西安理工大学，其通讯地址为：710004 陕西省西安市新城区西五路157号；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”。