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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法、系统及设备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：CN116211314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310332962.6，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法、系统及设备是由彭建;袁敏智;李峰;章登勇设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法、系统及设备，本方法将心电信号输入至阈值收缩网络模型进行去噪，获得阈值收缩网络模型输出去噪后的心电信号；阈值收缩网络模型进行去噪包括：对心电信号进行特征提取，获得心电信号波形特征；对心电信号波形特征进行特征提取，获得低频信号特征，并对低频信号特征进行阈值学习和坡度学习，获取第一阈值和第一坡度；根据第一阈值和第一坡度，构建阈值函数；根据阈值函数，获得第一去噪信号特征；对第一去噪信号特征进行特征增强，获得第二去噪信号特征；将第二去噪信号特征与心电信号进行残差操作，得到去噪后的心电信号。本发明能够提高去噪性能，减少有用信号的丢失。

本发明授权基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法，其特征在于，所述基于阈值收缩网络模型的心电信号去噪方法包括： 获取心电信号； 将所述心电信号输入至所述阈值收缩网络模型进行去噪，获得所述阈值收缩网络模型输出去噪后的心电信号；其中，所述阈值收缩网络模型进行去噪包括： 对所述心电信号进行特征提取，获得心电信号波形特征； 对所述心电信号波形特征进行特征提取，获得低频信号特征，并对所述低频信号特征进行阈值学习和坡度学习，获取第一阈值和第一坡度； 根据所述第一阈值和所述第一坡度，构建阈值函数； 根据所述阈值函数，对所述低频信号特征进行信号去噪、特征细化和残差操作，获得第一去噪信号特征，通过如下方式计算所述阈值函数： 其中，τ表示第一阈值，λ表示第一坡度，x表示所述心电信号波形特征，y表示所述去噪后的低频信号特征； 对所述第一去噪信号特征进行特征增强，获得第二去噪信号特征； 将所述第二去噪信号特征与所述心电信号进行残差操作，得到去噪后的心电信号。

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