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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118750003B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410992405.1，技術領域涉及：A61B5/369；該發明授權基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法和系統是由葉建宏;張楚婷;史文彬設計研發完成，并于2024-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法和系統，涉及神經科學和信息技術技術領域，其技術方案包括以下步驟：對進行運動想象訓練的受試進行腦電信號的采集，對采集到的原始多通道腦電信號進行預處理，并提取出與運動想象訓練相關的時間序列；結合自適應分解方法確定中心頻率，拆解出多個頻段的神經振蕩；對多頻率運動想象信號分量進行非線性度、銳度及平均功率特征的計算；融合非線性波形特征及功率特征，識別有效運動想象事件。本發明能通過獲取待解碼的腦電信號非線性波形特征，識別目標用戶是否進行有效的運動想象，可以提高后續腦電信號解碼的準確性。

本發明授權基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于自適應波形特征的運動想象腦電信號處理方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：采集原始多通道腦電信號，所述原始多通道腦電信號包含被標記為與運動想象相關的部分； 對所述原始多通道腦電信號進行預處理； 從預處理后的信號中提取出被標記為運動想象訓練相關的數據段，將數據段按通道進行拼接，得到多維腦電信號； 步驟2：對于所述多維腦電信號中每個通道信號，采用自適應分解方法分解得到IMF分量，并根據各個IMF分量的頻率特征將其劃分到相應的頻段；所述步驟2，具體分為如下步驟： S201：長度為L，表示在（I-1）維單位球空間上K個對應角的方向向量集；表示第1~第I個方向向量；表示第1~第I-1個對應角； S202：采用Hammersley序列采樣法，在（I-1）維球面上獲得均勻采樣點集，得到I維空間方向向量； S203：初始化：余量； S204：提取第h個多元本征模態函數，具體步驟為 a）設置； b）以為輸入信號，在每個方向向量上的映射為，其中·表示向量內積，*表示向量數量積，表示對向量取模； c）確定極值點對應的瞬時時刻，c為極值點個數； d）對中的極值點系列進行多元樣條插值，得到K個對應的多元包絡； e）根據極值點重心，計算極值包絡線的均值； f）計算，若均值為0，得到第h個多元本征模態函數，否則，，p自增1，重復b~f； S205：從信號中減去得到新的余量；如果余量小于給定閾值，算法結束，得到所有的多元本征模態函數及剩余成分，否則，令h自增1，重復S204~S205； 最終，原信號xt變成多元本征模態函數IMFht與余量rt和的形式，H為本征模態函數的個數； S206：對上述IMF分量進行頻率劃分，找到各分量的中心頻率，將其歸入到delta頻段、theta頻段、alpha頻段、lowbeta頻段、highbeta頻段、gamma頻段這六個頻段中，delta頻段對應范圍為[0.5Hz，4Hz）、theta頻段對應范圍為（4Hz，8Hz]、alpha頻段對應范圍為（8Hz，13Hz]、lowbeta頻段對應范圍為（13Hz，22Hz]、highbeta頻段對應范圍為（22Hz，35Hz]、gamma頻段對應范圍為[60Hz，90Hz]； 步驟3：對各頻段對應的IMF分量進行非線性度、鋒銳度及平均功率特征的計算，獲得每個通道對應各頻段的平均功率、鋒銳度及非線性度； 步驟4：融合非線性度、鋒銳度及平均功率特征，采用機器學習分類模型識別有效運動想象事件；所述步驟4具體為： 針對腦電信號序列xt，獲得了I個通道對應六個頻段的平均功率、鋒銳度及非線性度； 使用最小冗余-最大相關算法對全部6×3×I組提取特征進行排序，選擇權重排序前K個的特征，輸入多種機器學習分類模型，進行m秒時間長度內運動想象事件檢測； 適用的機器學習分類模型為線性回歸模型、提升樹模型、樸素貝葉斯模型或者決策樹模型。

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