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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种采用改进WOA-VMD算法的心电信号去噪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：CN117064399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311006685.6，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权一种采用改进WOA-VMD算法的心电信号去噪方法是由李正权;郁伟设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用改进WOA-VMD算法的心电信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采用改进WOA‑VMD算法的心电信号去噪方法，属于心电信号处理领域。本发明利用VMD基于完全非递归分解的特性，在WOA中引入感知扰动机制，并用等螺距阿基米德螺旋曲线代替经典的对数螺旋曲线，对VMD中的模态个数和惩罚参数进行寻优；然后对ECG信号进行VMD分解，得到一系列IMF分量，通过相关系数判定噪声分量，对其进行改进小波阈值去噪；最后将各分量重构，得到去噪后的信号。将本方法与单独使用小波阈值算法和VMD算法进行去噪对比实验，结果表明，该方法可以有效的去除心电信号中的各种干扰，更好地保留ECG信号波形特征，具有潜在的临床指导意义。

本发明授权一种采用改进WOA-VMD算法的心电信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种ECG信号去噪方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：以平均包络熵为适应度函数，采用改进型WOA算法对VMD算法的模态个数K和惩罚参数α进行寻优； 步骤2：利用步骤1得到的最优模态个数K和惩罚参数α对ECG信号进行分解，得到K个IMF分量； 步骤3：计算各IMF分量与原ECG信号的相关系数，判断主分量和噪声分量，相关系数大于预设判断阈值的IMF分量为信号主导，相关系数小于所述预设判断阈值的IMF分量为噪声主导； 步骤4：利用小波阈值法对噪声主导的IMF分量进行去噪； 步骤5：将所述信号主导的模态分量与所述步骤4中去噪后的分量进行重构，得到去噪后的ECG信号； 所述步骤1包括： 步骤11：初始化WOA算法和VMD算法的参数，设定所述模态个数K和惩罚参数α的取值范围； 步骤12：采用初始模态个数和惩罚参数，对ECG信号进行VDM分解，计算初始种群个体的平均包络熵，平均包络熵最小的个体为最佳搜索代理； 步骤13：采用改进型WOA算法对所述模态个数和惩罚参数寻优，所述改进型WOA算法包括： 1围捕猎物： 在初始阶段，假设当前最佳搜索代理是目标猎物或最佳目标，定义所述最佳搜索代理后，其他搜索代理会向其更新位置，数学模型描述为： 其中，是所述最佳搜索代理和其他搜索代理之间的距离向量，t是迭代次数，和系数向量，是已知的最佳搜索代理的位置，是其他搜索代理的位置，r是[0,1]中的随机向量，a为常数，在区间[0,2]中线性减少； 2气泡网攻击： 座头鲸捕食有两个机制：收缩包围机制和螺旋更新位置； 在螺旋更新位置中，创建一个阿基米德螺旋方程，如下所示： 其中，表示鲸鱼和猎物之间的距离，b用于定义限制阿基米德螺旋线的常数，l是[-1,1]之间的随机数，表示更新后最佳搜索代理位置； 假设有50%的可能性在收缩包围机制和螺旋更新位置之间进行选择，以在优化过程中更新鲸鱼的位置，数学模型如下： 式中，p是[0,1]中的随机数，是干扰因子； 3搜寻猎物： 搜索代理随机散开，搜索代理的位置被随机选择的搜索代理替换，并加入干扰因子，数学描述模型为： 其中，是从当前种群中选择的随机位置向量，在每次迭代中会执行干扰因子，彻底搜索代理附近的位置，在下一次迭代将会产生一个新的最佳搜索代理来更新位置； 当|A|≥1时，随机选择一个搜索代理，根据随机选择的代理位置来更新其他代理位置，迫使代理偏离当前目标，借此找到一个更合适的目标；|A|1时，选择当前代理为最佳搜索代理； 步骤14：重复步骤12和13，输出最佳鲸鱼个体的位置向量，即得到VMD分解的最优模态个数K和惩罚参数α。

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