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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于频域掩膜的运动预测方法及人体运动风险反馈装置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：CN119920405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510422295.X，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于频域掩膜的运动预测方法及人体运动风险反馈装置是由钟建奇;陆成杰;曹文明设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域掩膜的运动预测方法及人体运动风险反馈装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于频域掩膜的运动预测方法及人体运动风险反馈装置，涉及信号处理技术领域，通过前置频域掩膜得到多个频域通道数据，复原后结合多层感知机进行特征提取，结合后置掩膜过滤复原，最后融合残差进行有效预测，从而提高预测精度与模型鲁棒性，同时适应长时间序列和动态变化的复杂环境，提供高效、精准、泛用的具有生物信息采集、数据处理以及交互输出的功能的人体运动风险反馈装置。

本发明授权基于频域掩膜的运动预测方法及人体运动风险反馈装置在权利要求书中公布了：1.基于频域掩膜的运动预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、前置时频转换组件利用傅里叶变换将运动时序数据转换为运动频域数据； 步骤二、前置低频掩膜组件、前置中频掩膜组件和前置高频掩膜组件分别将运动频域数据通过与低频掩膜向量、中频掩膜向量和高频掩膜向量相乘得到运动低频数据、运动中频数据和运动高频数据； 步骤三、前置频时转换组件利用傅里叶逆变换将运动低频数据、运动中频数据和运动高频数据转换为运动低频时序数据、运动中频时序数据和运动高频时序数据； 步骤四、特征提取组件通过多层感知网络提取运动低频时序数据、运动中频时序数据和运动高频时序数据的数据特征，并依次转化为运动低频时序特征数据、运动中频时序特征数据和运动高频时序特征数据； 步骤五、后置时频转换组件利用傅里叶变换将运动低频时序特征数据、运动中频时序特征数据和运动高频时序特征数据依次转化为第一运动低频特征数据、第一运动中频特征数据和第一运动高频特征数据； 步骤六、后置低频掩膜组件将第一运动低频特征数据通过与低频掩膜向量相乘得到第二运动低频特征数据，后置中频掩膜组件将第一运动中频特征数据通过与中频掩膜向量相乘得到第二运动中频特征数据，后置高频掩膜组件将第一运动高频特征数据通过与高频掩膜向量相乘得到第二运动高频特征数据； 步骤七、后置频域合成组件将第二运动低频特征数据、第二运动中频特征数据、第二运动高频特征数据利用加法融合得到第二运动频域特征； 步骤八、后置频时转换组件利用傅里叶逆变换将第二运动频域特征数据转换为运动频合时序特征数据； 步骤九、残差时序特征提取组件通过多层感知网络将运动时序数据转化为运动残差时序特征数据； 步骤十、预测融合组件利用加法融合将运动频合时序特征数据和运动残差时序特征数据转化为运动预测数据。

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