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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建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：CN116451110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310227933.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法是由季忠;米鹏;杨粟瑞;刘子嘉设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法，属于生物医学信号处理技术领域。该方法包括：S2：初筛：提取PPG信号质量的Kaiser‑Teager能量特征以及对数能量熵特征，输入SVM分类器划分信号质量；精筛：筛选脉搏波间隔周期不符合阈值设定的信号并剔除；根据脉搏波波形特征以及精筛信号能量特征，合并人体的生理参数的特征构成41维度的特征向量；根据xgboost获取特征的重要性排名，依次添加重要程度高的特征，构建血糖估计数据集；将构建的数据集输入粒子群BP神经网络，构建无创血糖估计模型。本发明信号质量筛选方法运算简单，计算量小，可提高穿戴式设备血糖估计模型的稳定性、适用性。

本发明授权基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号能量特征和脉搏周期的血糖预测模型构建方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：对采集的PPG信号进行高频噪声去除；S2：初步筛选PPG信号质量：通过Kaise-Teager算子和熵的方法提取步骤S1去噪后PPG信号的Kaiser-Teager能量特征以及对数能量熵特征，并将其输入SVM分类器划分信号质量，分为好和坏两种；S3：对步骤S2中初步筛选的好质量PPG信号进行精确筛选，筛选其中脉搏波间隔周期不符合阈值设定的信号，从数据集中剔除；S4：根据脉搏波波形特征、自回归系数、心率以及步骤S3中筛选的信号能量特征，共39个特征，并合并2个人体的生理参数的特征构成41维度的特征向量；S5：根据xgboost回归器获取特征的重要性排名，依次添加重要程度高的特征，构建血糖估计数据集；S6：将步骤S5中构建的数据集输入粒子群BP神经网络，构建无创血糖估计模型。

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