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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种低功耗脉搏波信号心律失常分类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：CN121580140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610098434.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种低功耗脉搏波信号心律失常分类方法及系统是由崔国盛;李烨设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低功耗脉搏波信号心律失常分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的一种低功耗脉搏波信号心律失常分类方法及系统，包括：使用大卷积核提取原始信号的底层局部特征，通过池化将序列长度减半；采用泄漏积分‑放电神经元激活，使数据脉冲化；利用大卷积核和空洞卷积扩大感受野，捕捉更长范围的局部时序特征；降维输出特征，配合批归一化、泄漏积分‑放电神经元和最大池化，聚合局部特征；在每个子序列内计算自注意力，结合线性映射层，通过聚合子注意力图将模型聚焦于局部子序列内的特征关联，提取脉搏波信号中短时间窗内的波形依赖；对整个序列计算QKV交互，结合线性层和脉冲神经元，捕捉长距离的全局特征关联，挖掘脉搏波信号中不同时段的波形依赖。本发明以达到与深度人工神经网络相当的分类性能。

本发明授权一种低功耗脉搏波信号心律失常分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低功耗脉搏波信号心律失常分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用大卷积核提取原始信号的底层局部特征，通过池化将序列长度减半；采用泄漏积分-放电神经元激活，使数据脉冲化； 利用大卷积核和空洞卷积扩大感受野，捕捉更长范围的局部时序特征；残差连接缓解梯度消失，脉冲神经元引入时间维度的稀疏性；空洞卷积的扩张率逐步变大，通过逐步扩大的扩张率捕捉更远距离的局部关联，扩张率逐渐增大，变化顺序为2-4-6-8-10；卷积核逐渐变小，变化顺序为21-21-13-13-8； 降维输出特征，配合批归一化、泄漏积分-放电神经元和最大池化，聚合局部特征； 在每个子序列内计算自注意力，结合线性映射层，通过聚合子注意力图将模型聚焦于局部子序列内的特征关联，提取脉搏波信号中短时间窗内的波形依赖； 对整个序列计算QKV交互，结合线性层和脉冲神经元，捕捉长距离的全局特征关联，挖掘脉搏波信号中不同时段的波形依赖； 在使用大卷积核提取原始信号的底层局部特征中，使用大卷积核的1D卷积，提取原始信号的底层局部特征； 在使数据脉冲化中，使数据脉冲化为0和1； 在利用大卷积核和空洞卷积扩大感受野，捕捉更长范围的局部时序特征中，前期通过大卷积核结合逐步增大的扩张率，快速覆盖广范围的时序关联，捕捉信号的整体模式；后期通过小卷积核，聚焦于局部细节特征，为分类提供判别性线索； 在每个子序列内计算自注意力，包括查询键值QKV线性投影和脉冲神经元激活；注意力模块采用Spikformer优化的计算顺序。

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