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龙图腾网获悉杭州数智莱达科技有限公司申请的专利一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法及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：CN116720116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310641576.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法及系统是由陈晖;谭伟宏;江翔;邓木清;张伟丽设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法及系统，涉及生物信号分类识别技术领域。所述方法包括：获取个体心电信号，提取心电信号的空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线；构建三维状态空间，基于心电信号的空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线，提取心电时空特征；基于心电时空特征，提取心电信号的第一内在动力学特征；基于第一内在动力学特征与预设心电模式库内存储的第二内在动力学特征间的差值，得到第一识别误差；根据第一识别误差，采用适配的预设分类器方案对心电时空特征进行识别，得到身份识别结果。相较于现有技术，本发明识别准确率和成功率高，特征维数低、计算资源需求小、计算速度快。

本发明授权一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征融合的心电信号分类识别方法，其特征在于，包括： 获取个体心电信号，根据所述心电信号的波峰点间幅值差值和时间跨度差值，提取心电信号的空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线； 构建三维状态空间，基于心电信号的空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线，提取心电时空特征； 基于心电时空特征，提取心电信号的第一内在动力学特征； 基于第一内在动力学特征与预设心电模式库内存储的第二内在动力学特征间的差值，得到第一识别误差；其中，所述预设心电模式库根据不同身份个体在不同预设条件下的心动信号构建； 根据第一识别误差，采用适配的预设分类器方案对心电时空特征进行识别，得到身份识别结果； 其中，所述提取心电信号的空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线，包括： 计算相邻波峰点间幅值差值和时间跨度差值，其表达式为： Sri＝absyri-yri+1 Sti＝absyti-yti+1 Tri＝absxri-xri+1 Tti＝absxti-xti+1 式中，ri表示第i个R波波峰点；ti表示第i个T波波峰点；Sri表示相邻两个R波波峰点在空间坐标上的幅值差值；Sti表示相邻两个T波波峰点在空间坐标上的幅值差值；Tri表示相邻两个R波波峰点在时间坐标上的时间跨度差值；Tti表示相邻两个T波波峰点在时间坐标上的时间跨度差值；x·表示心电信号中数据点在二维坐标系中的横坐标值；y·表示心电信号中数据点在二维坐标系中的纵坐标值；abs·表示取绝对值操作； 将幅值差值Sri及Sti，和时间跨度差值Tri及Tti，作为空间变异性参数和时间变异性参数，分别构建空间变异性参数和时间变异性参数随时间变化的特征曲线，即空间变异度特征曲线和时间变异度特征曲线； 以及，所述根据第一识别误差，采用适配的预设分类器方案对心电时空特征进行识别，得到身份识别结果，包括： 判断第一识别误差是否未超过预设值： 若是，则选择的预设分类器方案包括：选择心电时空特征中的指定的距离度量作为识别用特征，根据对应的第二内在动力学特征构建动态估计器；将识别用特征与动态估计器做差，得到第二识别误差，将第二识别误差的平均L1范数作为第三识别误差，选择与最小的第三识别误差相对应的动态估计器所代表的个体身份作为身份识别结果； 否则，则选择的预设分类器方案包括：选择心电时空特征中的所有距离度量作为识别用特征分别输入一维卷积神经网络，得到不同的深度特征矩阵；将所有深度特征矩阵进行级联得到统一特征矩阵，采用指定的分类器根据统一特征矩阵进行识别分类得到身份识别结果； 以及，所述基于第一内在动力学特征与预设心电模式库内存储的第二内在动力学特征间的差值，得到第一识别误差，包括： 获取预设心电模式库；所述预设心电模式库存储有至少一个第二内在动力学特征； 计算第一内在动力学特征与第二内在动力学特征间的矩阵差值，得到至少一个差值矩阵； 计算每个差值矩阵内元素的平均值并进行取绝对值操作，将每个平均值的绝对值作为识别误差度量值，提取其中最小的识别误差度量值ε作为第一识别误差。

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