北京信息科技大学刘恒利获国家专利权
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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于多部位光电容积脉搏波信号的身份识别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：CN120918609B 。
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：202510915200.8，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权一种基于多部位光电容积脉搏波信号的身份识别方法是由刘恒利;刘国忠;孟浩设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多部位光电容积脉搏波信号的身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多部位光电容积脉搏波信号特征组合的身份识别方法，特别适用于不同生理状态下的动态环境身份识别。本发明通过从六个身体部位左颈、右颈、左肱、右肱、左桡和右桡动脉采集PPG信号，覆盖平静、运动和专注三种生理状态，利用混合状态数据训练模型并以独立状态数据测试性能。信号处理包括低通滤波和基线漂移校正，显示，多部位特征融合显著提升识别精度，特别是在左颈、右颈、左肱、右肱四部位组合下实现100％准确率。本发明提供了一种在多状态测试条件下，通过多部位光电容积脉搏波信号特征组合实现高精度身份识别的方法，适用于动态环境下高精度身份识别，具备在可穿戴设备安全认证领域推广的应用潜力。
本发明授权一种基于多部位光电容积脉搏波信号的身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多部位光电容积脉搏波信号的身份识别方法，包括如下步骤： 从受试者的左颈动脉、右颈动脉、左肱动脉、右肱动脉、左桡动脉和右桡动脉六个身体部位采集光电容积脉搏波信号PPG信号，所述采集覆盖平静状态、运动状态和专注状态三种生理状态； 对采集的PPG信号进行预处理，包括使用低通滤波器滤除噪声和移动平均法校正基线漂移； 从预处理后的PPG信号中提取11个波形特征和18个通过离散小波变换提取的时频域特征； 采用随机森林算法筛选所述特征，根据特征重要性消除冗余信息，实现多部位特征的整合； 采用K近邻分类器基于筛选后的特征进行身份识别。
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