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龙图腾网获悉小舟科技有限公司申请的专利智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119739976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510258720.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法及设备，方法包括：将智能眼镜采集的多通道脑电信号作为原始信号，生成对应的电极映射关系进行分析，确定空间结构和滤波尺度，根据滤波尺度生成滤波器组；根据滤波器组对原始信号进行分量分离，获取分量信息和对应的信号源，根据信号源构建独立成分序列；对独立成分序列进行空间映射，确定主要分量，构建权重矩阵进行空间滤波，生成空间特征序列进行空间重建，生成增强特征；对滤波器组和增强特征进行多尺度分解，获取多尺度特征以构建特征组合，获取对应的时频特征进行空间映射，获取时频特征对应的干扰模式进行特征增强，获取对应的特征表示进行空间重构，获取空间增强特征。

本发明授权智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种智能眼镜多通道脑电信号空间滤波及特征增强方法，其特征在于，包括： 将所述智能眼镜采集的多通道脑电信号作为原始信号，根据所述原始信号建立电极空间位置模型，根据所述电极空间位置模型生成电极映射关系； 对所述电极映射关系进行拓扑分析，确定空间结构和对应的滤波尺度，根据所述滤波尺度生成滤波器组； 根据所述滤波器组对所述原始信号进行分量分离，获取分量信息，获取所述分量信息对应的信号源，根据所述信号源构建独立成分序列；所述分量信息至少包括独立分量、聚类分量和主成分； 对所述独立成分序列进行空间映射，确定主要分量，包括：在局部尺度上,将显著性得分超过0.7的独立分量映射到对应的脑区空间,建立精确的空间分布图；在中等尺度上,工作记忆网络的映射在前额叶和顶叶之间形成带状连接,宽度3cm,总覆盖面积达12cm²,连接强度呈现0.7-0.5的渐变分布；在全局尺度上,默认网络源的映射在前后脑区形成对称分布,前部覆盖8cm²,后部覆盖12cm²,强度分布0.5-0.4；根据所述主要分量构建权重矩阵，包括：在局部尺度上,根据前额叶注意力源的5cm²覆盖特征,设置了5×5的局部权重网格,中心位置权重设为0.85,向外每1cm衰减0.15,形成精确的权重梯度，在中等尺度上,工作记忆网络的权重分配跟随带状分布特征,在12cm²的覆盖区域内,前额叶节点处权重设为0.7,顶叶节点设为0.6,连接带上的权重按3cm宽度进行0.1的线性递减，在全局尺度上,根据20cm²的总覆盖面积,构建了大尺度权重场,前部8cm²区域和后部12cm²区域分别根据实测的0.5-0.4强度范围设置对应权重；根据所述权重矩阵进行空间滤波，生成空间特征序列，对所述空间特征序列进行空间重建，生成增强特征； 对所述滤波器组和增强特征进行多尺度分解，获取多尺度特征，根据所述多尺度特征构建特征组合，获取所述特征组合对应的时频特征； 对所述时频特征进行空间映射，获取所述时频特征对应的干扰模式，根据所述干扰模式进行特征增强，获取所述干扰模式对应的特征表示； 根据所述特征表示进行空间重构，对所述重构结果进行特征融合，获取空间增强特征。

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