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龙图腾网恭喜浙江好络维医疗技术有限公司申请的专利一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波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：CN114818781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210317557.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波识别方法是由洪彩凤;符灵建设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波识别方法在说明书摘要公布了：一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波识别方法，所述方法包括：（1）接收心电数据，对心电数据进行卷积平滑和归一化处理，进行心搏定位检测并根据心搏定位计算RR间期，然后设定RR间期阈值范围，根据心电数据中RR间期的分布状况对所述心搏数据进行干扰波识别，根据干扰波识别结果以及心搏数据对所述数据进行标注；（2）计算心电信号数值统计特征；（3）选取稀疏字典；（4）根据上述的稀疏字典求解稀疏系数，得到稀疏特征；（5）根据上述心电信号的数值统计特征以及稀疏特征，使用LightGBM算法训练干扰波识别模型；（6）根据上述的干扰波识别模型，将其应用于验证集的数据上，使用特异性和F1值评估模型的性能，选择性能优异的作为最终的分类模型。

本发明授权一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合稀疏特征的ECG信号干扰波识别方法，其特征在于：在一般统计特征的基础上增加了稀疏特征，然后使用LightGBM算法训练模型，该方法包括以下步骤：1接收心电数据，对心电数据进行卷积平滑和归一化处理，然后进行心搏定位检测并根据心搏定位计算RR间期，然后设定RR间期阈值范围，根据心电数据中RR间期的分布状况对所述心搏数据进行干扰波识别，根据干扰波识别结果以及心搏数据对所述数据进行标注；2根据所述的标注后的心电信号数据，计算心电信号数值统计特征，计算数值统计特征具体包括：1根据所述心电信号数据，计算3秒钟数据的平均值，标准差，峰值速率，最大幅值加和与最小幅值加和之差，非零值和中位值数值统计特征，其计算公式分别为：计算心电信号均值avg，其计算公式为： 其中，xi为3min内心电信号数据第i个值，N为xi的个数；计算心电信号数据的标准差std； 其中，μ为3min内心电信号数据的均值；计算峰值速率get_PR，计算公式为： 其中，xi为3min内心电信号数据第i个值，std为心电数据的标准差；计算最大幅值加和与最小幅值加和之差get_AD，计算公式为： 其中，xi为3min内心电信号数据第i个值，std为心电数据的标准差；计算非零值get_zero，计算公式为： 其中，xi为3min内心电信号数据第i个值；计算中位值median，计算公式为：将所给的心电信号数据750个数值从小到大排列，取中间两个数的平均数；2用随机森林模型对6个统计值特征进行重要性排序，根据所得到的排序结果确定各特征的权值；3根据所述的标注后的心电信号数据，选取稀疏字典，步骤具体包括：1在每一级别里选取级别字典，用欧几里得距离公式计算相似度最大的k个训练样本，得到某一类的类子字典，记为Xi；欧几里得距离公式为： 其中n是数据的长度；2对所有类的类子字典进行合并得到大字典X：X＝[X1，X2，X3，X4]；4根据上述的稀疏字典求解稀疏系数，得到稀疏特征；5根据上述心电信号的数值统计特征以及稀疏特征，使用LightGBM算法训练干扰波识别模型；6根据上述的干扰波识别模型，将其应用于验证集的数据上，使用特异性和F1值评估模型的性能，选择性能优异的作为最终的分类模型。

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