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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统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：CN120167965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510669234.3，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统是由闵锐;龙裕坤;李小俚;王茁;肖坤设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统，属于情绪识别技术领域，包括基于散斑原理的全聚合物多模聚合物光纤传感单元，能够高灵敏度地检测心脏生理活动并生成心震信号（SCG信号）。通过一种对运动伪影鲁棒的信号提取算法，利用频域幅值选择与样本熵选择相结合的方法，从受运动伪影影响的信号中准确提取心脏生理信号。进一步地，采用基于复杂网络特征工程的情绪识别机器学习算法，通过阈值二值化处理欧氏距离矩阵生成SCG二值网络，并提取网络拓扑特征，结合时域心率变异性特征及非线性心率变异性特征，输入支持向量机模型进行训练和情绪分类。该系统能够克服被试个体差异，实现跨被试情绪测量，具有良好的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统，其特征在于，包括： 传感模块，所述传感模块包括由多模聚合物光纤缠绕为圆环结构并用聚二甲基硅氧烷封装获得的多模聚合物光纤散斑传感单元，用于通过散斑图像采集由心脏跳动引起的胸壁振动信号； 所述传感模块还包括： 激光光源，用于提供相干光； 相机，用于记录多模聚合物光纤远端的散斑图像； 计算机，用于根据散斑图像计算散斑位移，根据散斑位移获得胸壁振动信号； 信号处理模块，与所述传感模块连接，用于通过频域幅值选择和样本熵筛选从所述胸壁振动信号中提取干净的心震信号； 所述信号处理模块包括： 原始信号提取单元，用于将散斑图像转换为灰度图像，并通过掩膜处理和逐帧差分得到原始心震信号； 信号预处理单元，用于通过加窗、滤波、快速傅里叶变换和样本熵筛选，从原始心震信号中提取干净的心震信号； 所述从原始心震信号中提取干净的心震信号包括： 对频域信号进行幅值筛选，保留候选频率成分； 对候选频率成分进行逆傅里叶变换，得到时域信号； 计算各时域信号的样本熵，选择样本熵最小的信号作为干净的心震信号； 情绪识别模块，与所述信号处理模块连接，用于从所述干净的心震信号中提取心震信号特征，并根据所述心震信号特征进行情绪分类； 所述情绪识别模块包括： 特征提取单元，用于构建心震二值网络并提取网络拓扑特征，所述网络拓扑特征包括同配系数、平均最短路径、平均介数中心性和集聚系数； 所述心震二值网络的构建方法为： 依据R峰将心震信号分割为RR间期； 计算RR间期之间的欧氏距离矩阵； 通过阈值二值化处理欧氏距离矩阵，生成心震二值网络； 机器学习单元，用于基于提取的网络拓扑特征进行情绪分类，从而实现跨被试的情绪识别。

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