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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种呼吸波形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：CN114818805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210438996.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种呼吸波形处理方法是由王慧泉;赵伟标;曹志新;余辉;韩广;赵喆设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种呼吸波形处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种呼吸波形处理方法，包括：对采集的呼吸波形进行预处理，得到待处理的呼吸波形；对所述待处理的呼吸波形进行波形峰值点的检测，获得呼吸波形峰值点序列；根据所述呼吸波形峰值点序列计算得出RR序列和RRfd序列；通过所述RR序列和RRfd序列处理计算出呼吸率变异性RRV特征参数；基于深度学习长短时记忆网络LSTM，将从正常呼吸波形获取到的RRV特征参数和从异常呼吸波形中获取到的RRV特征参数输入训练，获得分类模型，用于异常呼吸波形的辨识分析；通过本发明的技术方案，实现了呼吸波形特征的深度挖掘以及对异常呼吸波形及时准确的分类辨识。

本发明授权一种呼吸波形处理方法在权利要求书中公布了：1.一种呼吸波形处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S001，根据呼吸波形进行信号预处理，获取待处理的呼吸波形记为序列R{r1,r2,...,rn}； S002，根据所述待处理的呼吸波形进行波形峰值点的检测，获得呼吸波形峰值点序列； S003，根据所述呼吸波形峰值点序列做一阶差分后的序列记为原始RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列，对所述原始RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列做一阶差分后的序列记为原始RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列； S004，根据所述原始RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列和原始RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列进行异常值处理，获得当前RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列和当前RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列； S005，根据当前RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列和当前RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列，计算出呼吸率变异性RRV特征参数方法为： S100，计算当前RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列的统计量参数RRME、RRST、RRMS、RRSD、RRCV和当前RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列的统计量参数RRFDME、RRFDST、RRFDMS、RRFDSD、RRFDCV； S200，计算当前RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列的频域特征参数HF、LF、VLF、HFLF； S300，计算非线性特征参数： 根据样本熵的计算方法来计算当前RR{rr1,rr2,...,rrn1}序列的非线性特征参数RRSE和当前RRfd{rrfd1,rrfd2,...,rrfdn2}序列的非线性特征参数RRFDSE S400，计算波形物理特征参数； 计算所述序列R{r1,r2,...,rn}峰值： Rf＝findpeaksR{r1,r2,...,rn} 计算所述序列R{r1,r2,...,rn}谷值： Rl＝findpeaks-R{r1,r2,...,rn} 式中findpeaks为求取波形峰值点的函数； 根据Rf求取波形物理特征参数RRUV，根据Rl求取波形物理特征参数RRDV； 所述RRV特征参数包含统计量参数、频域特征参数、非线性特征参数和波形物理特征参数； S006，将所述RRV特征参数组合成特征序列，输入长短时记忆网络LSTM当中进行分类，建立一个能够辨识出异常波形的分类模型。

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