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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算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：CN120052841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510142318.1，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法是由张力;张晶晶;崔玖信;齐睿权;赵新竹设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法在说明书摘要公布了：一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法：1对于BCG信号进行滤波处理，得到BCG信号BCG_F；2对BCG_F信号进行筛选，计算波形相似性，筛选低于或等于阈值y的信号；3对于筛选的BCG_F信号进行指数移动标准化；4对于通过步骤3得到的BCG_standardize信号进行快速傅里叶变换；5将BCG_standardize信号与通过步骤4得到的BCG_fft输入卷积神经网络模型当中，得到该BCG信号的心率值。本发明通过上述方法，将部分噪音过大的BCG信号进行去除，同时由于快速傅里叶变换和卷积神经网络的参与对于存在一定体动的BCG信号也能精准预测心率。

本发明授权一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快速傅里叶变换和卷积神经网络的BCG信号心率计算方法，其特征在于： 步骤1对长度为n的BCG信号进行滤波处理，得到滤波处理后的BCG信号BCG_F；BCG＝{x1,x2,x3,…,xn} BCG_F＝Filter_BCGBCG Filter_BCG函数用带宽为0.8Hz-25Hz的Butterworth滤波器对BCG信号进行滤波，滤除低频和高频信号，得到的结果记为BCG_F； 步骤2对于BCG_F信号进行筛选，计算BCG_F信号波形相似性，筛选小于等于阈值y的BCG_F信号； 步骤3对于通过步骤2筛选的BCG_F信号进行指数移动标准化处理： BCG_standardize＝scale_BCGBCG_F scale_BCG函数由下面3个公式构成： EMA_current＝α×value+1-α×EMA_previous z_score＝value-EMA_currentEMA_sdc 其中，EMA_current是当前时间点的指数移动平均的均值，EMA_previous是前一个时间点的指数移动平均的均值，EMA_sdc是当前时间点的指数移动平均的标准差，EMA_sdp是前一个时间点的指数移动平均的标准差，α是衰减因子，value是当前时间点的数据值，得到的z_score依照顺序构成BCG_standardize序列，该序列记为BCG_standardize信号； 步骤4对于通过步骤3得到的BCG_standardize信号进行傅里叶变换，得到的归一化振幅谱结果记为BCG_fft； 步骤5将BCG_standardize信号与BCG_fft输入卷积神经网络模型当中，得到该BCG信号的心率值。

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