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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116244663B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310218073.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法是由王丹;王宇鵬;陳佳明;許萌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法。首先使用EMD算法對(duì)數(shù)據(jù)集中的信號(hào)進(jìn)行分解，信號(hào)分解后得到若干分量，將不同信號(hào)的其中一部分分量進(jìn)行交換，重組后得到新信號(hào)，通過(guò)這種方法擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，達(dá)到數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的。之后將不同的生理信號(hào)數(shù)據(jù)按采集位置放入到數(shù)據(jù)矩陣中，以此達(dá)到多生理信號(hào)融合的目的。最后將處理好的數(shù)據(jù)矩陣放入設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取及分類，得到信號(hào)所屬的認(rèn)知狀態(tài)。本發(fā)明采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法避免生理信號(hào)數(shù)據(jù)過(guò)少導(dǎo)致的過(guò)擬合現(xiàn)象，采用多生理信號(hào)融合得到比單一生理信號(hào)更高的分類準(zhǔn)確率，使認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的效果得到了提升。

本發(fā)明授權(quán)面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.面向認(rèn)知狀態(tài)檢測(cè)的多生理信號(hào)融合的分類方法，其特征在于具體如下： 輸入：多種生理信號(hào)及其標(biāo)注信息 輸出：測(cè)試樣本所屬的類別及分類準(zhǔn)確率 步驟1：讀取輸入的多種生理信號(hào)及其標(biāo)注信息，并將各種生理信號(hào)和標(biāo)注信息分別存儲(chǔ)； 步驟2：對(duì)輸入的生理信號(hào)作預(yù)處理，包括使用濾波器濾波以及降采樣處理； 步驟3：將不同的生理信號(hào)拼接到同一數(shù)組并按照試次劃分信號(hào)； 步驟4：根據(jù)標(biāo)注信息按照類別劃分信號(hào)； 步驟5：數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使用EMD算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，交換IMF分量并重組信號(hào)得到擴(kuò)充數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)增強(qiáng)具體為： 對(duì)于某一類別而言，取出兩個(gè)試次的信號(hào)，若這兩個(gè)試次的信號(hào)之前并未被取出過(guò)，對(duì)這兩個(gè)試次信號(hào)的每個(gè)導(dǎo)聯(lián)都進(jìn)行EMD分解，每個(gè)試次得到的結(jié)果為：所有信號(hào)導(dǎo)聯(lián)數(shù)之和×EMD分解得到的本征模態(tài)函數(shù)IMF個(gè)數(shù)×每試次采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，并將該試次得到的結(jié)果保存；若使用的試次之前被取出過(guò)，則直接使用分解好的結(jié)果；取出的兩個(gè)試次的每個(gè)導(dǎo)聯(lián)都進(jìn)行IMF分量的交換，且進(jìn)行交換時(shí)，同一導(dǎo)聯(lián)之間進(jìn)行交換；互相交換過(guò)成分的試次之間不再進(jìn)行交換，新生成的試次也不參與交換； 兩個(gè)試次的第一個(gè)導(dǎo)聯(lián)，取出其經(jīng)過(guò)EMD分解的結(jié)果，將原信號(hào)記作X和Y； 其中，n表示經(jīng)過(guò)EMD分解后一共有n個(gè)IMF分量，IMFxi、IMFyi分別表示信號(hào)X、Y的第i個(gè)IMF分量，xr、yr分別表示X、Y經(jīng)過(guò)EMD分解后的余量；對(duì)于X和Y，都分別取出第三個(gè)IMF分量IMFx3、IMFy3，與另外一個(gè)試次的第三個(gè)IMF分量進(jìn)行交換，交換完成后，對(duì)IMF分量進(jìn)行求和，得到兩個(gè)新的信號(hào)X’和Y’； X'＝X-IMFx3+IMFy33 Y'＝Y(jié)-IMFy3+IMFx34 此時(shí)信號(hào)形式與原始信號(hào)一致，且認(rèn)為X’、Y’與X、Y所屬的類別一致；將數(shù)據(jù)量擴(kuò)充至原數(shù)據(jù)集的兩倍，得到最終的數(shù)據(jù)集； 步驟6：多生理信號(hào)的融合； 步驟7：深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練； 步驟8：測(cè)試樣本所屬類別的預(yù)測(cè)及分類準(zhǔn)確率的計(jì)算； 步驟9：結(jié)束。

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