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。
📄 2025117368146
📂 A61B5_374
👤 南京信息工程大学
📅 2025-11-25
本申请涉及脑机接口技术领域，公开了一种脑磁信号预处理方法、装置及设备，该方法包括：对原始脑磁信号进行多策略滤波，并融合滤波结果，得到融合滤波信号；多策略滤波包括至少一种适用于线性系统的滤波方式和至少一种适用于非线性系统的滤波方式；基于融合滤波信号进行频率分解和特征提取，得到信号模态特征；根据满足相关度条件的信号模态特征进行信号重构，得到重构脑磁信号。本申请的有益效果在于：通过多策略滤波对脑磁信号进行自适应噪声消除，从而结合了不同滤波方式的优点，减少了脑磁信号的动态属性对信号分类造成的影响，有效提升脑磁信号的质量，进而提高了脑磁信号的分类效果和分类准确性，为后续研究提供了更准确的脑磁信号特征。
📄 2025103532272
📂 G06F18_15
👤 浙江工业大学
📅 2025-03-25
本发明公开了一种基于MSVM脑电信号特征分类的方法，该方法涉及脑机接口技术的特征分类与识别控制领域。本发明本章中采用支持向量机对脑电信号进行特征分类，针对现有支持向量机算法在参数选择上的问题，提出了改进的参数寻优方法。为了达到多分类的目的，在二分类的基础上对多分类支持向量机的原理及结构进行了探索。通过分析比较后选择了二叉树形式的多分类支持向量机进行多特征分类，并在离线环境下对改进的参数寻优算法进行了实验验证。
📄 2013103961665
📂 G06F17_30
👤 重庆邮电大学
📅 2013-09-03
本发明涉及脑机接口技术领域，特别涉及一种基于脑机接口的意念采集装置、电话终端及系统；所述采集装置包括头戴式头环，所述头戴式头环的中部为可伸缩性弹性塑料体，所述可伸缩性弹性塑料体上包括依次电连接的EEG信号获取单元、信号预处理模块和无线发送模块，所述EEG信号获取单元由4个电极组成，包含1个参考电极和3个EEG信号采集电极；所述参考电极和EEG信号采集电极通过电极帽固定在可伸缩性弹性塑料体上，按照“国际10/20标准导联系统”设置，分别与所述信号预处理单元相连接；本发明简化了信号处理和分析，减少了导联数，降低了设备复杂度。
📄 2014107839703
📂 G06F3_01
👤 重庆邮电大学
📅 2014-12-16
本发明涉及一种基于图平衡正则化的半监督超限学习机分类方法。本发明通过非负权值量来平衡基于标签一致性的邻接图和基于信息结构一致性的邻接图，以此来达到图平衡，可以获得最佳图的拉普拉斯正则项来约束模型，并且认为在信息一致性图不能很好的描述样本集的结构信息时，增大标签一致性图的权重，反之则要减小相应的比例。本发明首先通过样本的标签一致性来构造训练样本间的邻接有监督图，与基于样本信息一致性的半监督图组合在一起来约束模型的输出，通过合理的调整图的比重来改变描述数据分布的能力，获得最优的邻接图后得到最佳的输出权值向量。本发明在脑电信号处理、脑机接口系统中具有广阔的应用前景。
📄 2019106652016
📂 G06K9_62
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-07-23
本发明提供一种特征权重自学习的睡眠质量检测关键脑区判定方法；属于脑电信号识别领域。本发明的睡眠质量评估方法如下：一、首先是对脑电数据的获取与处理。二、对处理之后的脑电数据使用GRLSR模型进行分类并获得特征权重值。三、利用特征权重值筛选关键频段。四、利用特征权重值筛选关键脑区。本发明将半监督学习模型以及脑机接口技术融入到脑电检测领域中，可以筛选出脑电信息检测的关键频段以及关键脑区，并利用关键脑区大幅提高脑电识别的正确率。
📄 2019112692186
📂 A61B5_372
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-12-11
本发明涉及一种迁移半监督宽度学习的脑电信号分类方法。本发明使用迁移学习方法对源域和目标域进行最小化最大均值差异。接着使用最大均值差异适配源域和目标域的条件概率分布。进而对JDA方法处理后的无标签样本和有标签样本送入流形正则BLS分类器进行迁移半监督宽度学习分类器的训练。最后对构建的迁移半监督模型进行测试，并与其他方法进行对比。本发明在脑电信号处理、脑机接口系统中具有广阔的应用前景。
📄 2020107159298
📂 G06K9_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-07-23
本发明公开了一种基于VR的注意力评估系统，包括诱导和放松模块、调查问卷模块、数据处理模块、报告模块；诱导和放松模块与调查问卷模块连接，调查问卷模块与数据处理模块连接，数据处理模块与报告模块连接；本发明还公开了一种基于VR的注意力评估方法，以问卷部分为核心，在其前加入了放松部分，并在其后加入了数据计算部分，同时还引入了脑机接口头环、VR眼镜、眼动仪，而且还将问卷电子化，能够灵活配置试卷难度，自动判卷，大大提高医生的效率，减轻工作量；先使受测者放松，能够减少干扰，使得评估数据更准确；四维度问卷，得到的注意力等级数据更全面和细致。
📄 2020100859190
📂 A61B5_16
👤 杭州同绘科技有限公司
📅 2020-02-11
本发明提供了一种基于运动想象‑脑机接口和虚拟现实的康复训练系统及方法，利用脑电信号采集设备实时采集受试者康复过程中的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；对经过预处理的脑电信号进行特征提取，基于提取的特征建立运动想象意图识别模型；开发以第一人称视角和第三人称视角的训练运动场景，经VR头盔渲染训练运动场景；受试者在VR环境下选择两种不同的视角进行训练，受试者根据提示进行运动想象，当识别到受试者想象时，场景中对应的肢体完成相应的动作；通过对受试者的脑电信号进行脑网络分析得到的受试者运动想象有关脑区激活程度的量化指标，对康复训练进行评分，并生成康复报表。本发明能够达到良好的康复训练效果。
📄 2021108143821
📂 A61M21_00
👤 燕山大学
📅 2021-07-19
本发明涉及情绪识别技术领域，且公开了基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，包括以下步骤：S11、设计一种基于音乐刺激情绪的BCI实验范式，音乐刺激包括两种类型，愉悦快乐型和悲伤沉痛型；S12、利用E‑prime设计实验任务界面，包括注视界面、音乐刺激界面、反馈界面、休息界面；实验开始之前，屏幕中央会显示指导语，让被试者充分了解实验规则，正式采集数据前受试者调整好情绪并处于身心放松的状态，带好耳机做好实验准备。该基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，设计了一种音乐刺激情绪的脑机接口实验范式，相对于其他刺激情绪方式来说，音乐刺激更加能使受试者处于一个轻松稳定的状态，更利于情绪治疗，对抑郁症治疗来说有很好的前景。
📄 2022113382757
📂 G06F3_01
👤 广州大学
📅 2022-10-28
本发明提供了一种基于脑机接口的大脑意图识别方法，所述方法包括：利用MATLAB构建实际任务模型；基于所述实际任务模型进行实验与脑电信息采集，获得脑电原始数据集；对所述脑电原始数据集内的多个脑电数据进行数据预处理，获得特征提取矩阵；将所述脑电信号特征提取矩阵与对应的标签输入到极限学习机，获得极限学习模型；将待预测的脑电数据输入到所述极限学习模型，获得分类结果。本发明提高识别大脑意图的准确性。本发明采集的脑电信号经共空间模式特征提取后特征更加明显，更加容易进行分类识别。另外，本发明将极限学习机训练的模型作为分类器不仅准确率高，且分类过程中不需要繁琐的迭代计算，速度更快，效果更好。
📄 2020111000674
📂 A61B5_372
👤 燕山大学
📅 2020-10-15
本发明公开了一种基于脑机空间复杂度的术中疼痛检测方法，属于脑机接口以及麻醉控制领域，所述方法应用于脑机接口实时注意力监测系统，其特征在于：从脑机接口实时监测以及疼痛分类的角度去实时监测麻醉中的病人是否因疼痛而术中知晓，通过术前采集被试的疼痛数据与非疼痛数据，建立病人的疼痛模型，然后在术中通过小的滑窗以及调用疼痛模型来确定被试的实时状态；所述疼痛数据的处理方法包括给定多通道数据；根据多通道数据定义空间排列熵、空间近似熵、空间样本熵；计算空间权重矩阵；最后求得空间熵特征组合。本发明从空间复杂度的角度去量化疼痛，能有效提高术中知晓的准确性，减少病人的术后心理并发症，改善医患关系。
📄 2021116173212
📂 A61B5_00
👤 燕山大学
📅 2021-12-27
柿子坊 · 知识产权运营
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