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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复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：CN121051354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511587775.8，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复方法是由马晓蕾;汪磊设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复方法，涉及生物医学信号检测与可穿戴计算技术领域，该方法包括：通过用户佩戴的集成有惯性测量单元的入耳式蓝牙耳机，采集耳部的多模态心振信号，包括三轴加速度信号和三轴陀螺仪信号；分别对两类信号进行降噪处理，其中加速度信号采用带通滤波、自适应噪声的完全集合经验模式分解结合改进的小波自适应阈值去噪，陀螺仪信号进行静止偏移校正和带通滤波；将预处理后的信号归一化，输入至预先训练的多模态神经网络模型中，最终输出恢复的心电图信号。本发明利用日常穿戴设备实现低成本、高便捷性、高精度的心电信号重建，有效克服现有技术中易受噪声干扰、可靠性低的问题。

本发明授权一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态惯性传感与深度学习的心电信号恢复方法，其特征在于，包括： S1：通过用户佩戴的集成有惯性测量单元的入耳式蓝牙耳机，采集耳部的多模态心振信号，所述多模态心振信号包括三轴加速度信号和三轴陀螺仪信号； S2：分别对所述三轴加速度信号和三轴陀螺仪信号进行降噪处理，得到纯净的加速度信号和陀螺仪信号；其中对三轴加速度信号进行降噪处理，具体包括： S21：对所述三轴加速度信号进行0.5-50Hz的带通滤波，得到初步滤波信号； S22：使用自适应噪声的完全集合经验模式分解算法将所述初步滤波信号分解为若干本征模态函数分量； S23：选取包含主要心振特征的前K层本征模态函数分量，对所述本征模态函数分量进行归一化处理，并采用改进的小波自适应阈值函数对各选定分量进行去噪处理；所述改进的小波自适应阈值函数为： ； 式中，表示第层的经过小波分解得到的第个小波系数，表示通过自适应噪声的完全集合经验模式分解算法分解得到的本征模态函数，表示估计的小波系数，表示阈值，，表示信号长度，表示噪声的标准差，为大于0、小于1的常量，表示分层阈值强度； S24：重构经去噪处理后的本征模态函数分量，得到所述纯净的加速度信号； 对三轴陀螺仪信号进行降噪处理，具体包括： S21a：截取一段静止状态下的陀螺仪原始信号，计算X、Y、Z三轴角速度的均值作为偏移量，并将整个陀螺仪信号序列减去对应轴的所述偏移量； S22a：对静止偏移校正后的陀螺仪信号进行0.5-50Hz的带通滤波，得到所述纯净的陀螺仪信号； S3：将所述纯净的加速度信号和陀螺仪信号分别进行归一化处理，生成归一化的多模态传感器信号； S4：将所述归一化的多模态传感器信号输入至预先训练好的多模态神经网络模型中，由所述模型输出恢复的心电图信号。

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