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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估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：CN115392297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210955614.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法是由蔡志鹏;王仲宇;韩欣涛;刘澄玉;李建清设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明专利公开了基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法，通过信号分解技术将原始穿戴式短时心电信号分解为多层心电子频带信号，并将各层心电子频带信号映射为复杂网络，计算各层复杂网络的网络特征向量并构成特征矩阵，最后将特征矩阵输入到机器学习分类算法对心电信号进行分类，实现了对心电信号的实时质量等级划分，为后续的信号分析提供了质量保障。

本发明授权基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度复杂网络的穿戴式心电实时质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过信号分解将原始短时信号分解为0‑0.8Hz，0.8‑25Hz，25‑50Hz，50‑200Hz四个心电子频带信号； S2，构建各层心电子频带信号的复杂网络； S3，计算每个复杂网络的特征向量，所述特征向量至少包括平均路径长度、图形链接密度、自我循环数量、节点平均度、节点平均接近中心性、特征向量中心度、传递性、边缘度、图能量、平均节点聚类系数及节点间最长最短路径； 所述平均路径长度计算公式为： 其中dij表示网络中连接节点i和j之间的最短路径的边数，称为节点i和j之间的距离，N表示网络中节点的数量； 所述图形链接密度计算公式为： 其中Nedge为网络中可视线的数量，Nnode为节点数量； 所述自我循环数量计算公式为： selfLoops＝∑diagM，其中M为子信号映射为可视图网络生成的邻接矩阵； 所述步骤S3中节点平均度计算公式为： 其中n表示节点数量，m表示网络中可视线的数量； 所述节点接近中心性计算公式为： 其中disi,j表示节点i与j间的距离，g为与节点i相连的邻居节点的数量，平均节点接近中心性的计算公式为： 其中N表示网络中节点的数量； 所述特征向量中心度计算公式为： 其中c为一个比例常数，aij＝1当且仅当节点i与j相连，否则为0，xi表示节点i的重要性； 所述传递性计算公式为： Fadj＝traceadj36，其中adj为邻接矩阵，traceadj为矩阵对角线元素之和，Gadj为图中连接的三元组的数量，Fadj为图中三角形的数量； 所述边缘度计算公式为： sMetric＝∑degi×degj，sMetric表示图形中任意相连接的两个节点度的乘积之和，deg表示节点的度，为与该节点连接的其它节点的数目，即该节点拥有的邻边的数目； 所述图能量计算公式为： 其中λi为邻接矩阵特征值的实部绝对值； 所述节点聚类系数计算公式为： 其中Ci表示节点i的聚类系数，Ei表示与节点i相连的ki个节点之间实际存在的边数，平均节点聚类系数计算公式为： 其中Ci表示节点i的聚类系数，N表示网络中节点的数量； 所述节点间最长最短路径计算公式： 其中dij表示节点i到节点j的最短路径，也即节点i到节点j的距离； S4，将步骤S3中各层的特征向量构建成特征矩阵，并对每个特征向量归一化； S5，通过机器学习分类器对特征矩阵进行分类，划分信号质量等级为好、较好及差。

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