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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降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：CN119453975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510065879.6，技术领域涉及：A61B5/026；该发明授权一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法是由陈先来;雷凌皓;杨荣;李太翔;王全贵;范道生;安莹;郭霖设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号自适应降噪技术领域，提供了一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法；该方法结合自适应变分模态分解、平稳小波去噪、多维一致性优化、同步更新技术和拉格朗日乘子约束调整技术对PPG信号去除高频噪声，能够更好地适应驾驶员的个体差异和信号的复杂性；采用对比损失、加权重构误差和稀疏性正则化优化自编码器的总损失函数，增强了对异常健康状态的敏感度和判断能力；该方法能在多维度上精准地还原和评估PPG信号，为驾驶员健康状态的持续监测提供了可靠的技术支持，具有较高的稳定性和可扩展性，能够为车辆安全驾驶和驾驶员健康管理提供重要保障。

本发明授权一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤T1：数据采集：采集驾驶员的心率数据、心率变异性数据、血氧饱和度数据和脉搏波形数据，融合得到多维综合健康数据； 步骤T2：数据预处理：将多维综合健康数据进行信号同步、去除直流偏移、滤波和标准化，得到预处理多维综合健康数据； 步骤T3：数据去噪：结合自适应变分模态分解、平稳小波去噪、多维一致性优化、同步更新技术和拉格朗日乘子约束调整技术，得到MAVMD-SWT去噪算法，通过MAVMD-SWT去噪算法对预处理多维综合健康数据进行去噪，得到去噪多维综合健康数据；所述MAVMD-SWT去噪算法，具体包括分解层数初始化单元、多维VMD分解单元、关键值计算单元、关键值判断单元、多维平稳小波去噪单元和多维信号重构单元；所述多维VMD分解单元，分解得到多维IMF分量； 步骤T4：异常检测：结合对比损失、加权重构误差、权重衰减项和稀疏性正则化项优化自编码器的总损失函数，得到增强型稀疏自编码器，将去噪多维综合健康数据输入增强型稀疏自编码器，进行驾驶员异常检测，判断驾驶员健康状态； 在步骤T3中，所述关键值计算单元，所执行的步骤具体包括对多维IMF分量分别计算每个维度的峰度和相关系数，将峰度和相关系数的乘积作为关键值； 在步骤T3中，所述关键值判断单元，所执行的步骤具体包括检查多维IMF分量中每个维度的IMF分量的最小关键值，如果最小关键值≤1，标记IMF分量为高噪声分量，进入平稳小波去噪；如果最小关键值＞1，则增加分解层数并重新进行多维VMD分解，直至标记得到多维高噪声IMF分量和多维无噪声IMF分量；通过同步更新技术和拉格朗日乘子约束调整技术得到多维一致性优化算法；使用多维一致性优化算法对多维高噪声IMF分量进行进一步选择和同步，得到优化多维高噪声IMF分量。

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