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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法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：CN114938962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210460959.8，技术领域涉及：A61B5/377；该发明授权基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法是由贺龙祥;黄韧频;张婧仪;石德利;张璟璇;梁峻阁设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法，属于智能控制技术领域。所述方法通过修正Fisher准则函数迭代收敛隶属度阈值来优化线性判别分析算法，解决了在脑控轮椅中用户目标识别前需要对用户进行大量的脑电信号采集构建个人数据库，耗费大量的时间和人力成本且不具有普适性的问题，达到了脑电轮椅控制系统识别准确性高，可快速适配不同的用户使用的效果；同时，本申请采用并行模式综合，刺激目标在同一个闪烁方块内，SSVEP和P300信号同时诱发。解决了在小尺寸屏幕上多目标之间干扰大，指令集数目小，多级混合刺激范式分层显示，操作繁琐的问题。

本发明授权基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSVEP和P300综合刺激的脑电轮椅控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：实时采集当前轮椅使用者在多级混合刺激范式刺激下产生的脑电信号，并提取出SSVEP和P300通道数据；其中SSVEP通道数据中的SSVEP信号对应一级命令的前进、左转、右转、停止四个命令，P300通道数据中的P300信号对应二级命令中的前进速度、左转转向角度、右转转向角度或制动程度； 步骤2：对SSVEP通道数据中的SSVEP信号进行典型相关分析，算出SSVEP信号与参考模板中一级命令的前进、左转、右转、停止四个命令分别对应的模板的典型相关系数，最大相关系数对应的目标为当前轮椅使用者注视的一级命令； 步骤3：对P300通道数据进行线性判别分析，分析过程中采用修正后的Fisher准则函数迭代收敛隶属度阈值至预定值以确定针对当前轮椅使用者的标准P300数据集，以便根据当前轮椅使用者的脑电信号中的P300通道数据确定其注视的二级命令； 步骤4：根据步骤2和步骤3确定的一级命令和二级命令实现对轮椅运动状态的控制； 所述步骤3中针对当前轮椅使用者的标准P300数据集包括训练集和测试集，针对不同的轮椅使用者，通过迭代收敛隶属度阈值的方式更换测试集中的样本数据； 所述步骤3包括： 步骤3.1：预先采集标准n段P300信号和n段非P300信号作为训练集中的样本数据，并对训练集中的样本数据进行预处理； 步骤3.2：根据训练集中的样本数据以及预先设定的隶属度阈值的迭代初始值p0确定实时采集的P300通道数据是否需要保留； 当需要保留的数据量为2n时，将此部分需要保留的数据打包并标记其隶属度阈值为p0；并将此部分数据加入到测试集中作为测试中的样本数据； 步骤3.3：更新隶属度阈值为pi+1，i＝0,1,2,3,……；根据此时训练集中和测试集中的数据样本以及更新后的隶属度阈值pi+1确定后续所采集的P300通道数据是否需要保留；当后续所采集的P300通道数据中需要保留的数据达到2i+2n时，将此部分需要保留的数据打包并标记其隶属度阈值为pi+1；并将此部分数据也加入到测试集中作为测试中的样本数据； 步骤3.4：当隶属度阈值更新至预设的判定值时，将此时测试中的样本数据和训练集中的样本数据作为针对当前轮椅使用者的标准P300数据集； 后续使用过程中，将实时采集到的当前轮椅使用者的脑电信号中的P300信号与标准P300数据集中的样本数据进行匹配以确定当前轮椅使用者注视的二级命令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。