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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互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：CN118444782B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410555526.X，技術領域涉及：G06F3/01；該發明授權一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互系統是由閆天翼;明致遠;劉思宇;劉紫玉;陳啟明;黃逸倫;劉夢真;宋依凡;張健;索鼎杰;吳景龍;王麗;劉田田設計研發完成，并于2024-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互系統，包括：人腦特征視覺誘發模塊、腦電采集模塊、腦電信號處理模塊、頻域?空間域編解碼模塊和識別結果反饋模塊；人腦特征視覺誘發模塊用于基于邊緣調頻對刺激源進行編碼，并將編碼后的刺激源呈現給用戶；腦電采集模塊用于采集接收到刺激源的用戶的腦電信號；腦電信號處理模塊用于基于邊緣調頻對腦電信號進行處理和特征提取，得到腦電信號的頻域特征值；頻域?空間域編解碼模塊用于基于頻域特征值將腦電信號解碼成腦控指令；識別結果反饋模塊用于實時顯示腦控指令并標注刺激源，為用戶提供即時反饋。本發明具有實時性好、識別準確度高可拓展性好的優點。

本發明授權一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互系統在權利要求書中公布了：1.一種基于邊緣調頻的超大指令集腦機智能交互系統，其特征在于，包括：人腦特征視覺誘發模塊、腦電采集模塊、腦電信號處理模塊、頻域-空間域編解碼模塊和識別結果反饋模塊； 所述人腦特征視覺誘發模塊用于基于邊緣調頻對刺激源進行編碼，并將編碼后的所述刺激源呈現給用戶； 所述腦電采集模塊用于采集接收到所述刺激源的用戶的腦電信號； 所述腦電信號處理模塊用于基于所述邊緣調頻對所述腦電信號進行處理和特征提取，得到所述腦電信號的頻域特征值； 所述頻域-空間域編解碼模塊用于基于所述頻域特征值將所述腦電信號解碼成腦控指令； 所述識別結果反饋模塊用于實時顯示所述腦控指令并標注所述刺激源，為用戶提供即時反饋； 所述人腦特征視覺誘發模塊中的編碼模式設置單元的工作流程包括： 獲取用戶的腦電信號長度，確定最小頻率分辨率Δf； 基于所述最小頻率分辨率Δf，在穩態視覺誘發電位的最大頻率和最小頻率之間，獲取若干頻率值，記為基礎頻率序列b=[f1,f2,f3,...,fn]，其中： ； 將長度為n的所述基礎頻率序列b擴展為n×n的邊緣調頻編碼矩陣F，完成編碼模式設置： ， 其中所述邊緣調頻編碼矩陣F為包括主頻成分fi和調頻成分fj； 所述人腦特征視覺誘發模塊中的刺激源編碼單元的工作流程包括： 所述刺激源內包括2個形狀一致但大小不同的子圖案，其中所述子圖案包括：較小的第一子圖案和較大的第二子圖案，所述子圖案的幾何中心重合，且所述第一子圖案覆蓋在所述第二子圖案上方； 所述第一子圖案的閃爍頻率為所述邊緣調頻編碼矩陣F中對應元素的主頻成分fi，所述第二子圖案的閃爍頻率為所述所述邊緣調頻編碼矩陣F中對應元素的調頻成分fj； 所述腦電信號處理模塊包括：信號預處理單元和特征提取單元； 所述信號預處理單元用于對所述腦電信號進行濾波處理，得到處理后腦電信號； 所述特征提取單元用于基于一維相關性矩陣計算方法對所述處理后腦電信號進行頻域特征提取，提取的特征值為所述基礎頻率序列b中的所有頻率的所述頻域特征值，其中，最大的特征值為主頻特征值，第二大的特征值為調頻特征值； 所述頻域-空間域編解碼模塊包括：自適應閾值設定單元和腦控指令解碼單元； 所述自適應閾值設定單元用于構建閾值目標函數，并基于所述閾值目標函數設定自適應腦電特征閾值； 所述腦控指令解碼單元用于判斷所述主頻特征值的輸出與所述自適應腦電特征閾值的大小關系，以及所述調頻特征值的輸出與所述自適應腦電特征閾值的大小關系，并基于判斷結果輸出所述腦控指令。

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