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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法及系统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：CN119046820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411042668.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法及系统是由陈晨;苗运金;师梦圆;孙博林;肖潇;袁雨璇设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法及系统，包括：便携式单通道EEG脑电设备采集脑电信号的原始数据集，用辅助模块采集体温和心跳数据；对原始数据集进行预处理，及数据增强和数据重构，然后将处理后的数据集分为训练集与测试集；构建改良的LSTM神经网络模型，用改进的损失函数优化训练数据集，并将其输入对网络模型进行训练；使用体温和心跳数据对模型的训练结果进行校正，得到专注度分类模型；将测试数据集输入至得到专注度分类模型中，得到脑电信号专注度分类结果。本发明提出的方法及系统极大地提高了单通道EEG脑电信号的分类准确率，在远程教育监测及青少年学习障碍干预等领域有着广泛的应用前景。

本发明授权一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单通道EEG脑电信号的专注度分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用单通道EEG脑电设备采集脑电信号的原始数据集，同时使用辅助模块采集被测者的体温和心跳数据；步骤S1具体包括以下步骤： S11、清洁被测者的额头和手指，将单通道EEG脑电信号采集干电极贴于被测额头位置，并佩戴耳夹，同时将任一手指指腹贴于辅助模块信号采集区； S12、根据预设的采集流程和任务，采集单通道EEG脑电信号原始数据；同步采集该被测者的心跳和体温数据；预设的采集流程和任务为：经历“被动学习-主动学习-放松”三个脑电信号采集阶段； S13、采集到的单通道EEG脑电信号由传输模块实时传输至接收设备并形成原始数据文件，组成脑电信号的原始数据集，并同时保存对应的心跳和体温数据； S2、对采集到的脑电信号的原始数据集进行预处理，并进行数据增强和重构，然后将处理后的数据集分为训练数据集与测试数据集，完成对脑电信号数据的特征提取；步骤S2具体包括以下步骤： S21、依次采用低通滤波器和特定频段的带通滤波器对步骤S1得到的脑电信号原始数据集进行降噪和滤波处理，得到滤波降噪后脑电信号的原始数据集；具体采用50Hz以下的低通滤波器进行降噪，然后使用8～13Hz和13～30Hz带通滤波器进行滤波； S22、使用窗口弯曲WindowWarping的方法，通过预设的伸展和压缩比对滤波降噪后脑电信号的原始数据集进行数据增强；再采用重叠采样OverlappingSampling的方法，通过预设的滑动窗口大小和重叠尺寸进行数据重构，得到数据增强和重构后的脑电信号数据集； S23、根据预设的采集流程中大脑活动的区别，对数据增强和重构后的脑电信号数据集进行初步切割，再根据预设的窗口大小进行进一步切割，得到分割后的脑电信号数据集； S24、对分割后的脑电信号数据集进行归一化处理，并按预设的特征参数公式对其进行特征提取；具体为选择能量熵、能量频谱密度以及自定义的能量比参数Vec1作为特征参数，对数据集进行特征提取，自定义的能量比参数Vecl的公式表达为： 其中，Energyα、Energyβ分别为α、β频段的能量； S3、构建改良型的LSTM神经网络模型，使用改进的损失函数优化训练数据集，并将优化后的训练数据集作为输入对网络模型进行训练； S4、利用所采集到被测者的体温和心跳数据对LSTM神经网络模型的训练结果进行校正，得到单通道EEG脑电信号专注度分类模型；步骤S4具体包括以下步骤： S41、定义专注度计算公式，挑选与专注度相关的信号频段，将专注度表示为0-1之间的数值，并根据计算数值定义专注度分类标签；公式表达为： 其中，D为专注度数值，Eδ、Eθ、Eα、Eβ、Eγ分别表示同一段脑电信号中δ、θ、α、β、γ频段的能量熵； S42、将专注度数值划分为三个标签：D∈[0,0.35为不专注，D∈[0.35,0.7为部分专注，D∈[0.7,1]为专注；采用被测者的同时段体温和心跳生理数据，根据被测者的体温、心跳均值偏差与专注度标签之间的关系，对分类训练结果进行校正，得到优化后的单通道EEG脑电信号专注度分类模型； S5、将测试数据集输入到单通道EEG脑电信号专注度分类模型中，得到脑电信号专注度分类结果。

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