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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种多人体生理信息检测-分离方法及系统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：CN114587298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210221729.6，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权一种多人体生理信息检测-分离方法及系统是由曹自平;吴强设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多人体生理信息检测-分离方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多人体生理信息检测‑分离方法及系统，包括：采集人体运动时的混合信号；对所采集信号中的所有信号进行筛选、滤波处理，分离所述混合信号中的步态信号；将所述步态信号扣除后的信号进行时域分割，将分割后的混合信号的数据作为神经网络模型的输入，并调整参数来训练模型，比较不同参数模型的指标，保存最优的模型；利用训练完成后的模型分离出呼吸信号和心率信号，计算三种信号的频率。本发明在设备上较为简单并且对人体的束缚性较小，传感器也有着体积小、质量轻、功耗低等特点；本发明模型训练的复杂度较低，本发明减少了信息的损失，增加了模型的鲁棒性，能够更好得避免过拟合，提高了网络的泛化能力。

本发明授权一种多人体生理信息检测-分离方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多人体生理信息检测-分离方法，其特征在于，包括： 采集人体运动时的混合信号； 对所采集信号中的所有信号进行筛选、滤波处理，并分离所述混合信号中的步态信号； 将所述步态信号扣除后的信号进行时域分割，将分割后的混合信号的数据作为神经网络模型的输入，并通过调整参数及比较不同参数模型的指标，保存最优的模型； 利用训练完成后的模型分离出呼吸信号和心率信号，计算三种信号的频率； 利用带通滤波器提取所述混合信号中的步态信号； 采用Conv-Tasnet深度学习网络模型对信号进行分离，包括： 将经过数据预处理后的数据作为模型的训练数据，对其进行时域上的分割； 调整模型的参数，设置模型的学习率，通过正向传播计算的损失值，进行反向传播，修改权重； 若损失值达到预设的指标，则保存模型，否则继续判断是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数则保存模型，否则继续调整参数； 所述Conv-Tasnet深度学习网络模型，在分离器中加入Bahdanau注意力机制，在所述分离器后加入一个随机移除单元dropout；所述Conv-Tasnet深度学习网络模型采用的梯度下降的方法为AdamW+SAM。

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