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龙图腾网恭喜安徽大学;合肥师范学院申请的专利基于变分模态分解和约束独立分量分析的人体心率变异性与呼吸率测量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：CN114580464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210126540.9，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权基于变分模态分解和约束独立分量分析的人体心率变异性与呼吸率测量方法是由卫兵;吴小培;吕钊;张超;张磊;高浩渊;吴蕊设计研发完成，并于2022-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分模态分解和约束独立分量分析的人体心率变异性与呼吸率测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分模态分解VMD和约束独立分量分析cICA的人体心率变异性HRV与呼吸率RR测量方法，该方法对人体面部视频数据进行像素相干平均运算，将其转化为RGB观测信号，并对RGB观测信号进行预处理操作以实现标准化。接着对G通道信号使用VMD算法进行4通道分解，以分解出的4通道分量中频谱峰值最大的分量为基础求出血流量脉冲BVP的参考信号。基于该参考信号，使用cICA算法从RGB观测信号中分离出BVP源信号，并运用VMD算法对BVP源信号进行4通道分解，从分离出的4通道分量中提取出优质脉搏波成分，进一步求得HRV参数和RR。本发明能够回避传统盲源分离独立分量分析算法中固有的源排序模糊问题，并具备较好的抗噪声干扰性，在该领域具有较好的应用前景。

本发明授权基于变分模态分解和约束独立分量分析的人体心率变异性与呼吸率测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态分解VMD和约束独立分量分析cICA的人体HRV与RR测量方法，其特征在于，包括：S100、对人体面部视频数据进行像素相干平均运算，将其转化为RGB观测信号；S101、对RGB观测信号进行预处理操作，以获取标准化的观测信号用于后续分析；S102、对G通道信号使用VMD算法进行4通道分解，以分解出的4通道分量中频谱峰值最大的分量为基础求出BVP参考信号；S103、基于该参考信号，使用cICA算法从RGB观测信号中分离出BVP源信号；S104、运用VMD算法对BVP源信号进行4通道分解，从分解出的4通道分量中提取出优质脉搏波成分；S105、基于优质脉搏波成分求得HRV参数：低频成分功率LF、高频成分功率HF、低频成分与高频成分的功率比LFHF，以及呼吸率RR，步骤S102中的求取BVP参考信号包括：步骤21：对VMD算法分解出的4通道分量进行快速傅里叶变换与频谱分析；步骤22：提取出4通道分量中频谱峰值最大的分量；步骤23：提取出该分量中对应于最大谱峰的傅里叶级数；步骤24：利用欧拉公式对该傅里叶级数进行逆傅里叶变换，并对逆变换所得的复信号，取出其实部作为BVP参考信号，该参考信号携带BVP源信号的频率和相位信息，步骤S103中所使用的cICA算法采用基于负熵最大的目标函数；此外，cICA算法提取BVP源信号的迭代运算过程中，BVP源信号的估计信号与参考信号之间的差距的阈值设置为1.5，学习步长设置为0.15，最大迭代次数为400，步骤S104中提取的优质脉搏波成分为BVP源信号分解出的4通道分量中频谱峰值最大的分量。

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