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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取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：CN115358264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210973148.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法是由祁玉;李彦钢;王跃明设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，包括步骤：1构建编码器h将原始神经信号x转换到特征空间，得到神经表示z＝hx，使用仿射函数f解码z得到目标速度y的第一预测速度y1＝fz；2构建解码器g将神经表示z生成神经信号xr＝gz；3将生成的神经信号xr重新送给编码器h和仿射函数f，得到第二预测速度y2＝fhxr；4构建先验生成神经网络m，由目标速度y学习先验神经表示zp＝my；5计算损失函数，同时训练编码器、解码器和先验生成神经网络；6将待处理的原始信号输入训练好的编码器和解码器，得到生成的神经信号。利用本发明，可以显著提升解码性能与生成性能。

本发明授权一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法在权利要求书中公布了：1.一种侵入式脑机接口任务相关神经信号提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建编码器h将原始神经信号x转换到特征空间，得到神经表示z＝hx，使用仿射函数f解码z得到目标速度y的第一预测速度y1＝fz； 2构建解码器g将神经表示z生成神经信号xr＝gz； 3将生成的神经信号xr重新送给编码器h和仿射函数f，得到第二预测速度y2＝fhxr； 4构建先验生成神经网络m，由目标速度y学习先验神经表示zp＝my； 5计算损失函数，同时训练编码器、解码器和先验生成神经网络；计算损失函数的具体过程为： 5-1计算第一预测速度y1与目标速度y的损失函数采用均方误差损失函数，公式为： 其中，i表示第i个样本，N表示样本总数； 5-2计算生成神经信号xr与原始神经信号x的损失函数采用泊松负对数似然损失函数，公式为： 5-3计算第二预测速度y2与目标速度y的损失函数采用均方误差损失函数，公式为： 5-4计算先验神经表示zp与神经表示z的KL散度损失函数公式为： 其中，q,p分别表示z和zp的分布； 5-5四个损失函数加权组合得到最终损失 6将待处理的原始信号输入训练好的编码器和解码器，得到生成的神经信号。

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