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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互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：CN118444782B 。

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：202410555526.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统是由闫天翼;明致远;刘思宇;刘紫玉;陈启明;黄逸伦;刘梦真;宋依凡;张健;索鼎杰;吴景龙;王丽;刘田田设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，包括：人脑特征视觉诱发模块、脑电采集模块、脑电信号处理模块、频域‑空间域编解码模块和识别结果反馈模块；人脑特征视觉诱发模块用于基于边缘调频对刺激源进行编码，并将编码后的刺激源呈现给用户；脑电采集模块用于采集接收到刺激源的用户的脑电信号；脑电信号处理模块用于基于边缘调频对脑电信号进行处理和特征提取，得到脑电信号的频域特征值；频域‑空间域编解码模块用于基于频域特征值将脑电信号解码成脑控指令；识别结果反馈模块用于实时显示脑控指令并标注刺激源，为用户提供即时反馈。本发明具有实时性好、识别准确度高可拓展性好的优点。

本发明授权一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，包括：人脑特征视觉诱发模块、脑电采集模块、脑电信号处理模块、频域-空间域编解码模块和识别结果反馈模块； 所述人脑特征视觉诱发模块用于基于边缘调频对刺激源进行编码，并将编码后的所述刺激源呈现给用户； 所述脑电采集模块用于采集接收到所述刺激源的用户的脑电信号； 所述脑电信号处理模块用于基于所述边缘调频对所述脑电信号进行处理和特征提取，得到所述脑电信号的频域特征值； 所述频域-空间域编解码模块用于基于所述频域特征值将所述脑电信号解码成脑控指令； 所述识别结果反馈模块用于实时显示所述脑控指令并标注所述刺激源，为用户提供即时反馈； 所述人脑特征视觉诱发模块中的编码模式设置单元的工作流程包括： 获取用户的脑电信号长度，确定最小频率分辨率Δf； 基于所述最小频率分辨率Δf，在稳态视觉诱发电位的最大频率和最小频率之间，获取若干频率值，记为基础频率序列b=[f1,f2,f3,...,fn]，其中： ； 将长度为n的所述基础频率序列b扩展为n×n的边缘调频编码矩阵F，完成编码模式设置： ， 其中所述边缘调频编码矩阵F为包括主频成分fi和调频成分fj； 所述人脑特征视觉诱发模块中的刺激源编码单元的工作流程包括： 所述刺激源内包括2个形状一致但大小不同的子图案，其中所述子图案包括：较小的第一子图案和较大的第二子图案，所述子图案的几何中心重合，且所述第一子图案覆盖在所述第二子图案上方； 所述第一子图案的闪烁频率为所述边缘调频编码矩阵F中对应元素的主频成分fi，所述第二子图案的闪烁频率为所述所述边缘调频编码矩阵F中对应元素的调频成分fj； 所述脑电信号处理模块包括：信号预处理单元和特征提取单元； 所述信号预处理单元用于对所述脑电信号进行滤波处理，得到处理后脑电信号； 所述特征提取单元用于基于一维相关性矩阵计算方法对所述处理后脑电信号进行频域特征提取，提取的特征值为所述基础频率序列b中的所有频率的所述频域特征值，其中，最大的特征值为主频特征值，第二大的特征值为调频特征值； 所述频域-空间域编解码模块包括：自适应阈值设定单元和脑控指令解码单元； 所述自适应阈值设定单元用于构建阈值目标函数，并基于所述阈值目标函数设定自适应脑电特征阈值； 所述脑控指令解码单元用于判断所述主频特征值的输出与所述自适应脑电特征阈值的大小关系，以及所述调频特征值的输出与所述自适应脑电特征阈值的大小关系，并基于判断结果输出所述脑控指令。

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