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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽銀邊醫(yī)療科技有限公司申請(qǐng)的專利基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法獲國(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：CN114429174B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202111553251.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法是由張世麟;鄭向偉;孫曉芳;張明哲;高鵬志設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法，對(duì)獲取的腦電信號(hào)去除偽跡并進(jìn)行降采樣；對(duì)降采樣的腦電信號(hào)利用小波包變換進(jìn)行分解，根據(jù)分解結(jié)果，采用互信息與最小生成樹構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，提取腦網(wǎng)絡(luò)特征；對(duì)降采樣的腦電信號(hào)采用快速變分模態(tài)分解與小波包變換進(jìn)行模態(tài)和頻帶分解，利用遺傳算法優(yōu)化多尺度排列熵的參數(shù)選擇，得到非線性多尺度排列熵特征；將提取出的腦網(wǎng)絡(luò)特征與非線性多尺度排列熵特征進(jìn)行特征的融合，得到融合后的特征向量；根據(jù)融合后的特征向量和隨機(jī)森林分類模型，得到情緒狀態(tài)識(shí)別結(jié)果；本發(fā)明結(jié)合腦網(wǎng)絡(luò)特征與多尺度排列熵的融合，提高了腦電信號(hào)情緒識(shí)別的速度和精度。

本發(fā)明授權(quán)基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于腦網(wǎng)絡(luò)和多尺度排列熵的腦電信號(hào)情緒識(shí)別方法，其特征在于：包括以下過(guò)程：對(duì)獲取的腦電信號(hào)去除偽跡并進(jìn)行降采樣；對(duì)降采樣的腦電信號(hào)利用小波包變換進(jìn)行分解，根據(jù)分解結(jié)果，采用互信息與最小生成樹構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，提取腦網(wǎng)絡(luò)特征；包括：在小波包變換分解得到的四個(gè)頻帶上分別采用互信息構(gòu)建連通性矩陣；對(duì)連通性矩陣中的每一個(gè)值取倒數(shù)；采用Prim最小生成樹算法保留連接所有通道節(jié)點(diǎn)的最大權(quán)值邊，得到基于最小生成樹的腦網(wǎng)絡(luò)；對(duì)降采樣的腦電信號(hào)采用快速變分模態(tài)分解與小波包變換進(jìn)行模態(tài)和頻帶分解，利用遺傳算法優(yōu)化多尺度排列熵的參數(shù)選擇，得到非線性多尺度排列熵特征；將提取出的腦網(wǎng)絡(luò)特征與非線性多尺度排列熵特征進(jìn)行特征的融合，得到融合后的特征向量；根據(jù)融合后的特征向量和隨機(jī)森林分類模型，得到情緒狀態(tài)識(shí)別結(jié)果。

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