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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别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：CN117556307B 。

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：202311654977.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别方法是由孔万增;张家政;朱莉;徐敏设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别方法；其使用FBCSP对脑电提取特征，首先使用滤波器组对滤波后的脑电信号进行分解，提取出不同频带上的信号特征，对于每个频带，采用共空间模式分析方法，通过寻找一对投影矩阵将信号从原始空间投影到一个新的空间，使得在新空间中不同类别的脑电信号方差最大化或最小化。提取前臂肌的前群和后群两个通道的肌电信号，对信号预处理之后分别提取两个通道的均值，极差以及两个通道的均值比，最后将脑电特征和肌电特征拼接融合使用SVR算法训练出模型部署在服务器上。本发明充分利用多生物电信号肌电和脑电的之间信息的互补，显著提高了运动想象识别的分类效果。

本发明授权一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电肌电多模态融合的运动想象手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、采集脑电数据、肌电数据，得到数据集；肌电数据共采集两个通道，分别对应前臂肌的前群和后群； 步骤2、脑电数据、肌电数据的预处理； 步骤3、脑电数据、肌电数据的特征提取； 对脑电数据的特征提取包括通过滤波器分解为多个频段，以及对每个频带的脑电信号进行共空间模式特征提取；对肌电数据的特征提取包括对肌电数据提取均值、极差和均值比；所述均值比为两个通道的肌电数据的均值之比； 将所得脑电特征与肌电特征XsEMG拼接，得到特征数据Xj； 脑电特征的采集如下：针对每个动作j，分别建立对应的二分类模型；每个二分类模型均包含一个用于特征提取的空间滤波器每个运动想象类型对应的空间滤波器均对经过预处理的脑电数据进行特征提取，得到脑电特征；将各个运动想象类型对应的脑电特征分别与肌电特征拼接，每个运动想象类型均得到对应的训练集； 步骤4、构建分类模型，并使用步骤3得到的特征数据Xj对分类模型进行训练；所述的分类模型采用SVR模型；运动想象类型的数量为s；s≥3；每种运动想象类型均对应有一个SVR模型；每个SVR模型均使用其运动想象类型对应的训练集进行训练； 步骤5、在被测者进行运动想象的过程中，对被测者进行脑电数据和肌电数据的采集；所得脑电数据和肌电数据经过预处理和特征提取所得的特征拼接后输入分类模型进行识别，分类模型输出被测者的运动想象类型。

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