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本发明涉及一种基于洛朗多项式的脑电信号分类方法，首先提取各段样本脑电信号分别对应预设各目标特征的特征值，然后自输入端至输出端依次串联缩放平移微调层、洛朗多项式层、激活层、全连接层、softmax层、输出层，构建待训练网络，最后以样本脑电信号所对应各目标特征值为输入，以样本脑电信号所对应类别为输出，针对待训练网络进行训练，获得脑电信号分类模型，用于针对脑电信号实现分类，设计方案将洛朗多项式展开与神经网络架构相结合，利用其独特的负幂次项和参考点机制，实现对脑电信号中复杂非线性模式有效捕捉，可广泛应用于脑机接口、健康监护等医疗健康领域，通过实时监测、早期预警提供可靠的技术支持。

本发明公开了基于多尺度卷积核尺寸CNN的驾驶员疲劳状态识别方法，包括如下步骤：S1、数据准备：将采集到的脑电信号进行预处理，得到标准格式数据；S2、数据增强：采用频率掩蔽和频域重组算法对原数据进行数据增强；S3：模型训练，采用多尺度卷积核尺寸混合CNN模型对原始数据和增强数据构成的数据集进行训练，得到分类器；S4、状态识别：把预处理后的脑电数据输入到分类器模型中，得到样本的状态标签以及可解释的模型分类依据；本发明提高了模型分类性能，在持续注意力驾驶任务数据集识别疲劳状态任务中，实现了较高的准确率；并设计了添加频率噪声和频率掩蔽两种数据增强方法与CNN模型集成，进一步提高模型的泛化能力。

本发明公开了一种基于超声刺激神门穴的实时睡眠节律闭环调控系统，属于超声刺激调控技术领域，包括连接在一起的超声参数配置模块和超声刺激生成模块，超声刺激生成模块将超声刺激释放在实验对象神门穴。实验对象头上设置有信号采集模块，信号采集模块上依次连接有数据处理与特征提取模块和反馈控制模块，反馈控制模块再接回超声参数配置模块。数据处理与特征提取模块上连结设置有数据可视化模块。本发明实现NREM睡眠阶段脑电的闭环调控，改善睡眠问题。通过超声刺激代替传统针灸减少了传统针灸可能出现的操作事故。

本发明涉及脑电信号分析及处理技术领域，具体涉及一种神经内科睡眠障碍监测方法。本发明首先获取患者的睡眠时的脑电信号；进一步对脑电信号进行睡眠阶段划分；进一步获取每个脑电信号的初始睡眠质量；进一步根据同一晚的左侧脑电信号和右侧脑电信号的差异，结合初始睡眠质量的差异，结合同侧脑电信号的差异，获取每侧的去干扰脑电信号；最后融合两侧的去干扰脑电信号的初始睡眠质量，判断患者的睡眠质量。本发明通过采集至少两晚的脑电信号，对比左右脑电信号的差异和两晚脑电信号的差异，去除环境对于脑电信号的影响，并评估患者的睡眠质量，减少患者在陌生环境下引起的信号失真，提高患者的睡眠障碍判断准确率。

本发明公开了一种癫痫样放电分类模型训练及识别方法、系统及电子设备，涉及脑电信号处理技术领域，癫痫样放电分类模型是基于初始模型训练得到的，初始模型包括卷积神经网络、多头自注意力模块和树突神经网络，训练方法包括：获取多个原始脑电波数据，每个原始脑电波数据对应一个标注结果，通过卷积神经网络对每个原始脑电波数据进行特征提取，得到多个图像特征矩阵；通过多头自注意力模块对每个图像特征矩阵进行特征提取，得到多个输出特征矩阵；通过树突神经网络对每个输出特征矩阵进行分类识别，得到多个预测分类结果，根据各个预测分类结果和各个标注结果，确定损失函数值；根据损失函数值和训练结束条件，确定癫痫样放电分类模型。

本发明实施例公开了一种基于脑机接口的应用系统、方法及电子设备，系统包括：脑电采样模块，用于通过脑机接口对脑电信号进行采集和上传；预处理模块，用于将采集的脑电信号进行预处理，并按预设的分类标准进行类别标记；脑波数据库，用于预先构建有多种类别特征的脑波数据，并对各类特征关联对应的情感信息；匹配单元，用于：将预处理后的信号结合所述脑波数据库进行匹配，以得到匹配结果；根据所述匹配结果得到对应的推送数据；输出控制模块，用于根据所述推送数据产生对应的输出信号，并通过所述脑机接口进行传输，实现情感干预，以减轻痛苦；其效果是：可获知病患的真实情感感受；以此生成对应的输出信号，实现情感干预，以减轻痛苦。