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龙图腾网获悉小舟科技有限公司申请的专利AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法、装置及设备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：CN120086659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510552988.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法、装置及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑机接口技术领域，尤其涉及一种AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法、装置及设备。方法包括：获取AI眼镜的实时脑电信号，作为原始数据进行质量检测生成数据流进行类别分析，获取分类基准生成分类序列进行样本处理，标记关键点进行特征提取建立存储序列，生成重放数据序列生成自适应序列；根据的分类序列进行类别统计，获取分布特征，基于分布特征标记均衡点，根据均衡点构建选择规则，根据选择规则生成平衡序列，根据自适应序列和平衡序列生成分类指标执行资源分析，获取资源状态进行任务划分，生成调度方案；对调度方案进行置信度分析构建输出序列生成分类信息。实现从原始信号质量控制到特征域构建的完整处理流程。

本发明授权AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种AI眼镜中脑电信号在线自适应分类方法，其特征在于，包括： 获取AI眼镜的实时脑电信号，作为原始数据，对所述原始数据进行质量检测，根据所述质量检测的检测结果生成基础序列，生成所述基础序列对应的数据流；对所述数据流进行类别分析，获取分类基准，根据所述分类基准生成分类序列； 对所述分类序列进行样本处理，标记关键点；对所述关键点进行特征提取，基于特征提取获得的特征建立存储序列，根据所述存储序列生成重放数据序列，根据所述重放数据序列生成自适应序列，包括：对所述重放数据序列进行新颖度分析，获取变化特征；基于所述变化特征标记调整区间；根据所述调整区间确定更新步长；根据所述更新步长生成自适应序列；所述重放数据序列对应的重放过程首先对存储序列进行数据插值，使用三次样条函数重建连续信号，确保还原后的数据与存储序列中的原始特征保持一致，通过多尺度重放机制，在不同时间尺度上重现存储序列中记录的认知状态变化，重放数据序列保留存储序列中的关键特征和类别信息；所述新颖度分析包括建立包含时间稳定性、空间一致性和频谱特性的新颖度评估体系，所述变化特征为描述重放数据新颖特性的变化特征集，每个变化特征包含显著性水平、出现频率、空间分布特征和任务相关度的量化指标； 根据所述分类序列进行类别统计，获取分布特征，基于所述分布特征标记均衡点，根据所述均衡点构建选择规则，根据所述选择规则生成平衡序列，根据所述自适应序列和所述平衡序列生成分类指标； 根据所述分类指标执行资源分析，获取资源状态，基于所述资源状态进行任务划分，以构建处理队列，根据所述处理队列生成调度方案；对所述调度方案进行置信度分析，获取可信区间，基于所述可信区间筛选分类结果构建输出序列，根据所述输出序列生成分类信息，完成AI眼镜中脑电信号在线自适应分类。

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