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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类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：CN119807853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510095407.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类方法是由计忠平;张威豪;叶炀设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉深度学习和医学数据处理技术领域，具体是一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类方法，首先，对原始ECG数据使用Encoder编码器提取其初步特征，并加入位置编码。接着，一方面，基于ECG数据的时序性，通过RNN与Mamba模块提取其时域特征；另一方面，基于ECG数据波的特性，从ECG特征中通过连续小波变换CWT与离散傅里叶变换DFT获得其频率‑时间信息与幅值‑频率这两种频域特征；之后将这两种频域特征加入到时域特征中，以实现对时域特征的增强效果。之后，使用一个残差网络ResNetECG对增强后的时域特征进行分类。本发明提高了分类结果的准确率。

本发明授权一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RNN与Mamba序列模型的ECG数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取ECG数据集，并对其中的数据进行标注； S2、使用Encoder编码器构建ECG信号的特征表达，并加入位置编码； S3、基于RNN与Mamba序列模型通过主分支提取时域特征； 通过RNN与Mamba序列模型，基于ECG信号的时序性获得信号的时域特征，RNN模块获得信号的短时依赖特征并通过Self-Attention自注意力机制对短时特征进行各个时间步之间的加权组合，得到加权短时特征；Mamba模块通过处理该加权短时特征获得信号的长时依赖特征，从而获得既含有短时特征信息又有长时特征信息的时域特征表示； S4、通过辅助分支获得频域特征并增强时域特征； 通过CWT连续小波变换获得信号的频率-时间信息，通过DFT离散傅里叶变换获得信号的幅度与频率信息，并将得到的频率-时间信息、幅度与频率信息通过将同等大小的特征表示的对应元素位置相加的方式在不同的时刻下融入到主分支获得的时域特征中，从而实现对时域特征的增强； S5、基于ResNetECG对增强后的时域特征进行分类， 所述ResNetECG用于分类任务，网络末尾为FC全连接层，节点数代表ECG数据集的类别数。

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