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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种视觉脑机接口信号解码方法及其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：CN120215717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510418985.8，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种视觉脑机接口信号解码方法及其系统是由魏庆国;黄生威设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉脑机接口信号解码方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及脑科学技术和计算机技术领域，尤其是涉及一种视觉脑机接口信号解码方法及其系统。包括构建视觉脑机滤波器组，获取脑电数据，将其变换为多个子带信号；构建卷积神经网络，以提取每一子带信号对应的信号特征，将信号特征沿通道拼接以汇集形成一个聚合的特征图；构建时间核选择网络，对拼接后的特征图进行权重值计算以得到加权后的特征图；对加权后的特征图展平，得到一维特征向量；构建分类模块以对一维特征向量进行映射分类，输出脑电数据的刺激频率。本发明通过选择时间核来优化特征提取，精确地捕获了稳态视觉诱发电位信号的特征模式。通过扩展卷积核的感受野，强调了任务相关的特征模式，显著提高了模型的分类性能和泛化能力。

本发明授权一种视觉脑机接口信号解码方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种视觉脑机接口信号解码方法，其特征在于，包括： S101，构建视觉脑机的滤波器组，所述滤波器组包括多个带通滤波器； S102，获取脑电数据，根据所述滤波器组将所述脑电数据变换为多个子带信号； S103，构建卷积神经网络，所述卷积神经网络包含多个卷积层； S104，根据卷积神经网络提取每一卷积层下子带信号对应的信号特征，将所述信号特征沿通道拼接以汇集形成一个聚合的特征图； S105，构建时间核选择网络，根据所述时间核选择网络对所述拼接后的特征图进行权重值计算，其中所述时间核选择网络包括膨胀卷积和分组卷积，具体包括： 在拼接后的特征图中通过时间核选择网络两个分支上的膨胀卷积和分组卷积分别计算特征图不同位置的特征； 根据两个分支的膨胀卷积和分组卷积运算：与，基于膨胀卷积和分组卷积以构造两个具有不同扩展感受野的卷积，所述扩展感受野的关系如下： ， 其中，为感受野，d为膨胀率，k为卷积核； 膨胀卷积感受野相对同等卷积核大小的普通卷积感受野的大小表示如下： ； 根据两个具有不同感受野的卷积进行特征提取以获得输入特征图中的信息，如下式 ， 式中为输入特征图，为分支的膨胀卷积和分组卷积运算； 对来自不同尺度卷积核的特征进行时间选择以获得时间选择掩码； 根据所述时间选择掩码进行点积计算，基于所述点积计算和某一核大小为（1,1）的卷积运算以得到一个具有N个通道的时间选择权重图， ； 式中，为点积计算，为卷积计算，为第i个通道，N为通道数； S106，根据所计算得到的权重值对所述拼接后的特征图进行加权以得到加权后的特征图； S107，将所述加权后的特征图展平，得到一维特征向量； S108，构建分类模块，所述分类模块包括一个完全连接层和归一化指数函数； S109，根据所述分类模块中完全连接层和归一化指数函数对所述一维特征向量进行映射分类，以输出脑电数据的刺激频率。

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