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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统及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：CN120526933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510618954.7，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统及方法是由朱莉娅;陈正红;胡嘉杰;夏志平;付任塏设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统及方法。所述系统包括信号采集模块、嵌入式低功耗处理模块和强化学习算法模块，信号采集模块用于采集用户表面肌电信号、血氧饱和度信号和心率变异性信号；嵌入式低功耗处理模块用于对用户表面肌电信号、心率变异性信号和血氧饱和度信号进行降噪和特征提取；根据表面肌电特征获得表面肌电信号预疲劳等级；强化学习算法模块用于根据用户历史运动数据、表面肌电信号预疲劳等级、心率变异性特征和血氧饱和度恢复速率特征，计算用户健身间歇。该系统及方法解决了传统健身训练在间歇设定上的主观性、静态性和数据单一性问题，提供了更精准、高效和舒适的间歇体验。

本发明授权基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信号融合分析的动态健身间歇计算系统，其特征在于，包括信号采集模块、嵌入式低功耗处理模块和强化学习算法模块， 所述信号采集模块，用于采集用户表面肌电信号、血氧饱和度信号和心率变异性信号； 所述嵌入式低功耗处理模块，与所述信号采集模块电连接，用于对用户表面肌电信号、心率变异性信号和血氧饱和度信号进行降噪和特征提取，获得表面肌电统计特征、心率变异性频域特征和血氧恢复速率特征；根据表面肌电统计特征获得表面肌电信号预疲劳等级； 所述强化学习算法模块，用于存储用户历史运动数据，根据用户历史运动数据、表面肌电信号预疲劳等级、心率变异性频域特征和血氧恢复速率特征，计算用户健身间歇； 所述强化学习算法模块计算用户健身间歇包括计算用户的休息时间，根据表面肌电信号预疲劳等级、心率变异性信号的低频与高频成分比值、血氧恢复速率、用户主观评分和是否过度休息设计强化学习算法的奖励函数R为： ， 其中，α、β、γ为权重系数，用于调整各部分在奖励函数R中的相对重要性；和分别表示t+1时刻和t时刻的表面肌电信号预疲劳等级，表示休息时间超过预设值对奖励函数R的影响值；表示心率变异性信号的低频与高频成分比值对奖励函数R的影响值；表示血氧恢复速率对奖励函数R的影响值； 所述心率变异性信号的低频与高频成分比值对奖励函数R的影响值公式如下： ， 其中，δ为心率变异性恢复奖励的权重系数，用于调节心率变异性指标在整体奖励函数中的贡献比例，表示用户根据推荐的休息时间休息后的心率变异性信号的低频与高频成分比值，表示用户在完全放松的静息状态的心率变异性信号的低频与高频成分比值，代表用户的理想恢复目标，用于评估休息后的恢复效果； 所述血氧恢复速率对奖励函数R的影响值公式如下： ， 其中，为血氧饱和度惩罚权重系数，用于控制血氧饱和度恢复不足对总奖励的影响程度，Th表示血氧恢复速率预设阈值，表示用户根据推荐的休息时间休息后的血氧恢复速率。

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