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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116204817B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310232535.0，技術領域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法是由田晨曦;馬玉良;孟明;高云園;孫明旭設計研發(fā)完成，并于2023-03-03向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法，針對現(xiàn)有技術的問題，首先不同情緒的EEG數(shù)據(jù)被提取為五個頻帶下的微分熵特征；然后在此基礎上將數(shù)據(jù)進行分段，每隔1秒取一組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)處理成相互對應的時序形式數(shù)據(jù)和按電極位置分布的空間形式數(shù)據(jù)；最后設計雙編碼器引入VAE?GAN以學習這兩種形式數(shù)據(jù)特征，融合成潛在變量用于生成人工樣本。本發(fā)明在生成人工腦電特征樣本時，綜合考慮了時序特征和空間分布特征，生成的樣本在分類任務中表現(xiàn)出良好的性能。

本發(fā)明授權一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法在權利要求書中公布了：1.一種融合時空特征的情緒腦電數(shù)據(jù)增強方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一：使用設備采集誘發(fā)的不同情緒腦電信號； 步驟二：提取原始腦電信號的微分熵特征，將其處理為兩種不同的形式，兩種形式分別針對腦電信號的時序特征和空間分布特征； 步驟三：構建雙編碼器模塊，嵌入到原始VAE-GAN當中； 步驟四：將每種情緒區(qū)分開，分別用于訓練對應模型，針對每種情緒訓練出不同的模型； 步驟五：使用訓練好的模型生成人工樣本，使用簡單的分類器檢測人工樣本質(zhì)量； 所述步驟三具體包括： S3.1：構造提取時序特征的編碼器，時序特征的編碼器由三個卷積層和一個全連接層構成，全連接層將特征轉(zhuǎn)化為長度為70的隱變量； S3.2：構造提取空間特征的編碼器，空間特征的編碼器由三個卷積層和一個全連接層構成，全連接層將特征轉(zhuǎn)化為長度為30的隱變量； S3.3：解碼器由一個全連接層和兩個反卷積層構成； S3.4：判別器由四個卷積層和一個全連接層構成； 所述步驟四具體包括： S4.1：使用時序特征的編碼器提取時序信息，得到潛在變量ztime； S4.2：使用空間特征的編碼器提取空間分布信息，得到潛在變量zspace； S4.3：將兩個潛在變量拼接之后，得到包含互補信息的新潛在變量zconcat，長度為100，經(jīng)解碼器解碼得到生成數(shù)據(jù)，VAE的損失為： 損失由三部分構成，第一項是從隱變量中抽取數(shù)據(jù)的先驗損失，第二項是數(shù)據(jù)重建損失，第三部分為GAN的原始損失； S4.4：將WGAN-GP的原理引入DE-VAEGAN，損失函數(shù)被重寫為： 將GAN的損失變換為WGAN-GP的損失，加入梯度懲罰； S4.5：訓練并保存參數(shù)。

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