心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质

本发明的一种心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质，其方法包括，对基于心电图设备测量获得的心电图数据x(t)，并进行降噪处理，并对降噪后的心电图数据进行截取，得到完整心电周期样本；对标准心电图数据做快速傅里叶变换得到其标准心电频率信号，并对标准心电频率信号做1/2抽频处理和1/3抽频处理后进行快速傅里叶反变换，再进行扩充处理生成样本点为270二阶标准心电图数据与三阶标准心电图数据；然后进行快速傅里叶变换，生成多阶彩虹码；最后，设计C‑ViT‑3模型实现多阶彩虹码的分类识别,即心电图数据的识别。本发明能够完成心电图数据一维数据转为二维多阶彩虹码的图像数据，通过C‑ViT‑3模型可以实现电信号的分类识别，识别准确率达91.75%。

《心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质》是一发明专利，专利号为 2023109834563，当前法律状态为已下证，由合肥工业大学提出申请，发明人为陈波;孙辉;魏嘉乐;李育玲;储昭碧;刘冬梅;朱敏，申请日期为2023-08-07，公开（公告）日期为2023-11-03，国际专利分类号（IPC）为 A61B5/0245(2006.01)I;A61B5/346(2021.01)I;A61B5/349(2021.01)I;A61B5/00(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物医学工程与人工智能交叉。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明的一种心电图数据的特征图像生成与识别方法、设备及存储介质，其方法包括，对基于心电图设备测量获得的心电图数据x(t)，并进行降噪处理，并对降噪后的心电图数据进行截取，得到完整心电周期样本；对标准心电图数据做快速傅里叶变换得到其标准心电频率信号，并对标准心电频率信号做1/2抽频处理和1/3抽频处理后进行快速傅里叶反变换，再进行扩充处理生成样本点为270二阶标准心电图数据与三阶标准心电图数据；然后进行快速傅里叶变换，生成多阶彩虹码；最后，设计C‑ViT‑3模型实现多阶彩虹码的分类识别,即心电图数据的识别。本发明能够完成心电图数据一维数据转为二维多阶彩虹码的图像数据，通过C‑ViT‑3模型可以实现电信号的分类识别，识别准确率达91.75%。

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