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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于APSO-VMD算法的ECG信号去噪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：CN115054269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210649228.8，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于APSO-VMD算法的ECG信号去噪方法及系统是由杨宇祥;林海军;李建闽;李承骏;曹远远设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于APSO-VMD算法的ECG信号去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应粒子群‑变分模态分解APSO‑VMD算法的ECG信号去噪方法，基于APSO‑VMD算法的ECG信号去噪方法的实施步骤包括：原始ECG信号的获取；将ECG信号输入APSO‑VMD算法模拟计算K,α的组合；通过计算适应度函数不断更新个体和全局极值最终找到最优解；用寻找到的最优K,α带入VMD模型中实现ECG信号去噪。与传统的EMD和小波阈值去噪算法相比，APSO‑VMD算法均取得了最高的信噪比SNR和自相关系数AC，以及最小的均方误差MSE，从而保证了ECG信号的有效去噪和准确重建。经研究证实本发明的基于APSO‑VMD算法的ECG信号去噪方法具有更优的去噪效果，同时还具有信号重建准确度高、计算简单、易于实现等优点。

本发明授权一种基于APSO-VMD算法的ECG信号去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于APSO-VMD算法的ECG信号去噪方法，其特征在于实施步骤包括： S1：获取原始的ECG信号； S2：将ECG信号输入APSO-VMD算法模拟计算K,α的组合；步骤S2的详细步骤包括： S2.1：变分模态分解； S2.2：构建变分模态模型：对自适应粒子群APSO算法中粒子群初始化，确定粒子群规模，随机生成粒子群速度矩阵V和位置矩阵P，建立粒子群位置维度和变分模态分解层数K和惩罚因子α之间的映射，其映射关系是分解层数K和惩罚因子α的值与对应粒子群速度矩阵V和位置矩阵P一一对应； S3：通过计算适应度函数不断更新个体和全局极值最终找到最优解；步骤S3的详细步骤包括： S3.1：计算适应度函数：使用变分模态的分解的信号色散熵值作为APSO的适应度函数，选择阈值法的自相关系数作为IMF有用分量的选取，最后将有用IMF分量累加，计算各个组合的色散熵作为适应度值； S3.2：更新迭代寻找最优解：通过适应度函数不断更新粒子群位置的个体极值Pbest和全局极值Gbest；采用自适应惯性因子调整方法，将每个粒子的当前适应度值作为变量加入调整策略中，通过不断动态调整惯性因子，对全局和局部寻优性能进行调整，提高收敛速度，快速得到全局最优解； S4：用寻找到的最优K,α代入VMD模型中，实现ECG信号去噪。

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