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龙图腾网恭喜深圳市华和泰实业有限公司申请的专利一种半导体设备采集数据智能存储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：CN119937937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510429178.6，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种半导体设备采集数据智能存储方法是由杨芷炎;张特;杨家乐;张兴峰设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半导体设备采集数据智能存储方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种半导体设备采集数据智能存储方法，包括：对时序数据序列进行分段处理，根据每个时间段内的数据变化趋势在时序数据序列中的趋势异常特征和每个时间段内数据周期的异常特征，确定每个时间段内数据的初始异常程度；根据每个时间段内存在真正异常数据的可能性和每个时间段内数据的初始异常程度，确定每个时间段内数据的精准异常程度；根据每个时间段内数据的精准异常程度和每个时间段内相邻数据差值绝对值中的均值，确定每个时间段对应的死区阈值和死区范围；根据每个时间段对应的死区范围，对时序数据序列进行高效压缩处理。本发明可实现半导体设备采集数据高效压缩的同时，保障重要数据重构后的质量。

本发明授权一种半导体设备采集数据智能存储方法在权利要求书中公布了：1.一种半导体设备采集数据智能存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取半导体设备采集的心电监测的振幅数据，记为时序数据序列，将时序数据序列划分为若干个时间段；以时序数据序列中相邻数据的差异作为相邻数据的变化趋势；根据相邻数据的变化趋势的出现概率和相邻数据的变化趋势在时间上的分布特征，确定相邻数据的变化趋势的对应权重；根据时间段内所有相邻数据的变化趋势的对应权重和时间段内所有相邻数据的变化趋势的出现概率，确定时间段内的数据变化趋势在时序数据序列中的趋势异常特征；根据时间段内的数据变化趋势在时序数据序列中的趋势异常特征和时间段内数据周期的异常特征，确定时间段内数据的初始异常程度；根据时间段内数据的初始异常程度和时间段内存在真正异常数据的可能性，确定时间段内数据的精准异常程度；根据时间段内数据的精准异常程度和时间段内所有相邻数据的差异，确定时间段对应的死区阈值；根据时间段对应的死区阈值，获取时间段对应的死区范围；根据每个时间段对应的死区范围，使用死区压缩法对每个时间段进行压缩处理，得到压缩后的半导体设备采集数据；所述时间段内数据周期的异常特征，包括的具体步骤如下：使用一阶导数法获取时间段内的局部极值点，按照时间顺序依次计算时间段内后一个局部极大值点对应的时间点减去时间段内前一个局部极大值点对应的时间点的差，得到第一时差值集合；按照时间顺序依次计算时间段内后一个局部极小值点对应的时间点减去时间段内前一个局部极小值点对应的时间点的差，得到第二时差值集合；根据所有时间段内局部极值点的数量和第一时差值集合中的数据方差以及第二时差值集合中的数据方差，确定时间段内数据周期的异常特征；所述根据时间段内的数据变化趋势在时序数据序列中的趋势异常特征和时间段内数据周期的异常特征，确定时间段内数据的初始异常程度，包括的具体步骤如下：计算1减去时间段内第i个相邻数据的变化趋势的出现概率的差值，作为时间段内 第i个相邻数据的第一差值，计算时间段内所有相邻数据的变化趋势的对应权重的和值，作 为第一和值，将时间段内第i个相邻数据的变化趋势的对应权重与第一和值的比值，记为时 间段内第i个相邻数据的第一比值，将时间段内第i个相邻数据的第一差值与第一比值的乘 积，作为时间段内第i个相邻数据的第一乘积，将时间段内所有相邻数据的第一乘积之和与 时间段内数据周期的异常特征的乘积，记为时间段内数据的初始异常程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市华和泰实业有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市宝安区松岗街道溪头社区沙江路162号佳裕环保厂1栋403；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。