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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利运动想象脑电信号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：CN119884841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510354253.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权运动想象脑电信号分类方法及系统是由魏庆国;李泊兰设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动想象脑电信号分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种运动想象脑电信号分类方法及系统，属于计算机技术领域。其中方法包括：获取数据集，对数据集进行预处理，得到目标数据集；构建通道和时间注意力机制卷积网络模型和损失函数，根据损失函数、目标数据集对通道和时间注意力机制卷积网络模型进行训练和测试；将待分类运动想象脑电信号输入测试后的通道和时间注意力机制卷积网络模型中，输出运动想象脑电信号数据分类结果。本申请通过智能地整合通道注意力卷积模块、深度特征提取模块和时间注意力模块，有效地提取和融合了时空频特征，显著提升了基于运动想象的脑机接口任务分类性能。

本发明授权运动想象脑电信号分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种运动想象脑电信号分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集，对所述数据集进行预处理，得到目标数据集； 构建通道和时间注意力机制卷积网络模型，所述通道和时间注意力机制卷积网络模型包括通道注意力卷积模块、深度特征提取模块、时间注意力模块和分类模块；其中： 所述深度特征提取模块对所述通道加权卷积特征图组进行深度特征提取，得到深度卷积特征图组；具体为：划分时间窗使用M个特征窗口同时对所述通道加权卷积特征图组中的每一通道加权卷积特征图，沿时间维度进行加窗处理，将每一所述通道加权卷积特征图分割成M个宽度相等的窗口子特征图；根据方差层对每一所述特征窗口中的每一所述窗口子特征图进行方差计算，得到M个特征窗口中每一所述窗口子特征图的方差；对每一所述窗口子特征图的方差进行自然对数运算，得到每一所述窗口子特征图的方差特征；根据每一所述通道加权卷积特征图对应的M个所述方差特征，构建每一所述通道加权卷积特征图对应的每一深度卷积特征图；根据所述每一深度卷积特征图，构建所述深度卷积特征图组； 所述时间注意力模块对所述深度卷积特征图组进行时间注意力加权处理，得到时间加权卷积特征图组；具体为：将每一所述特征窗口中的所述方差特征等量划分为h个方差特征组；对每一所述特征窗口对应的h个所述方差特征组均通过一个一维卷积层进行多头注意力处理，得到每一所述方差特征对应的每一注意力特征；对M个所述特征窗口中的每一所述注意力特征沿着时间维度进行拼接，得到每一所述深度卷积特征图对应的每一所述时间加权卷积特征图；根据每一所述时间加权卷积特征图，构建所述时间加权卷积特征图组； 构建损失函数，根据所述损失函数、所述目标数据集对所述通道和时间注意力机制卷积网络模型进行训练和测试； 将待分类运动想象脑电信号输入测试后的所述通道和时间注意力机制卷积网络模型中，输出运动想象脑电信号数据分类结果。

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