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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种ECG信号的去噪方法、装置、设备和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：CN119366932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411644060.7，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种ECG信号的去噪方法、装置、设备和存储介质是由郑凯;甘晔维;崔明月;郑明龙;雷宇键;宋嵘;黄凯设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ECG信号的去噪方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种ECG信号的去噪方法、装置、设备和存储介质，本发明的去噪方法包括将待去噪的ECG信号分割为若干分段ECG信号；基于离散小波变换提取各个分段ECG信号的低频分量和高频分量；对分段ECG信号进行编码计算得到对应的编码矩阵；利用频率引导多头自注意模型对分段ECG信号的低频分量、高频分量和编码矩阵进行处理，得到各个分段ECG信号对应的注意力结果；利用全局信道和空间增强卷积模型对分段ECG信号对应的注意力结果进行去噪处理，得到各个分段ECG信号对应的去噪结果；将各个分段ECG信号对应的去噪结果进行拼接，得到去噪后的ECG信号。本发明解决了现有方法对噪声强度不敏感，鲁棒性较差的技术问题。

本发明授权一种ECG信号的去噪方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种ECG信号的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将待去噪的ECG信号分割为若干分段ECG信号； S2、基于离散小波变换提取各个分段ECG信号的低频分量和高频分量；具体包括如下步骤： S21、通过低通滤波器和卷积操作提取各个分段ECG信号的低频分量；所述的低频分量计算公式为： sL＝s*g↓2； 式中，sL为分段ECG信号的低频分量，s为分段ECG信号，g为低通滤波器，*为卷积操作，↓2为步长为2的下采样操作； S22、通过高通滤波器和卷积操作提取各个分段ECG信号的高频分量，所述的高频分量计算公式为： sH＝s*h↓2； 式中，sH为分段ECG信号的高频分量，h为高通滤波器； S3、对各个分段ECG信号进行编码计算，得到各个分段ECG信号对应的编码矩阵；具体包括如下步骤： S31、基于预设的查询矩阵计算公式，对各个所述的分段ECG信号进行编码计算，得到各个所述分段ECG信号对应的查询矩阵，所述的查询矩阵计算公式为： [Q1,Q2,...,Qh]＝s·Wq； 式中，[Q1,Q2,...,Qh]为查询矩阵；h为频率引导多头自注意模型中头的数量；s为分段ECG信号；Wq为查询矩阵的投影映射； S32、基于预设的键矩阵计算公式，对各个所述的分段ECG信号进行编码计算，得到各所述分段ECG信号对应的键矩阵，其中，所述键矩阵计算公式为： [K1,K2,...,Kh]＝ConcatsL,sH·Wk 式中，[K1,K2,...,Kh]为键矩阵；ConcatsL,sH为分段ECG信号的低频分量和高频分量的连接操作；sL为低频分量；sH为高频分量；Wk为键矩阵的投影映射； S33、基于预设的值矩阵计算公式，对各所述分段ECG信号进行编码计算，得到各所述分段ECG信号对应的值矩阵，其中，所述值矩阵计算公式为： [V1,V2,...,Vh]＝s·Wv 式中，[V1,V2,...,Vh]为值矩阵；Wv为值矩阵的投影映射； S4、利用预设的频率引导多头自注意模型对各个分段ECG信号的低频分量、高频分量和编码矩阵进行处理，得到各个分段ECG信号对应的注意力结果； 将所述的各个分段ECG信号的低频分量、高频分量和编码矩阵作为频率引导多头自注意模型的输入信号，所述的频率引导多头自注意模型利用softmax函数计算各个所述的分段ECG信号对应的注意力得分和信号特征，并根据注意力得分和信号特征计算得到注意力结果，所述的注意力结果的计算具体为： 式中，AttentionScorei为第i个头的注意力得分；为第i个头的注意力计算结果，Vi为第i个头的值矩阵，为分段ECG信号的注意力计算结果，为h个不同注意力头的计算结果的拼接，WL×L为输入长度和输出长度都为L的分段ECG信号的投影映射； S5、利用全局信道和空间增强卷积模型对各个分段ECG信号对应的注意力结果进行去噪处理，得到各个分段ECG信号对应的去噪结果； 所述的全局信道和空间增强卷积模型融合了轻量级注意力模块LA和1-D卷积层，以调整不同频带和信号部分的权重比；两个轻量级注意力模块LA在不同的维度上执行，同时共享相同的结构，所述的轻量级注意力模块LA分别部署用于关键频带的信道注意力LAc和信号关键部分的空间注意力LAs； S6、将各个分段ECG信号对应的去噪结果进行拼接，得到去噪后的ECG信号。

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