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龙图腾网获悉江西农业大学申请的专利基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和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：CN119818070B 。

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：202510102267.X，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和系统是由徐亦璐;李锦铭;熊义博设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和系统，属于情绪识别技术领域。该方法包括：对原始脑电数据进行预处理，获得预处理脑电数据；对预处理脑电数据进行空间变换，获得时域特征数据；根据时域特征数据获取频域特征数据；基于时域特征数据和频域特征数据获取时间空间特征令牌和频率空间特征令牌；对时间空间特征令牌和频率空间特征令牌进行特征交互与融合，获取融合特征令牌；对融合特征令牌进行线性变换以获取最终情绪分类结果；将情绪分类结果进行可视化展示。本申请能够有效解决传统脑电信号情绪识别方法忽略了脑电数据中大量潜在、深层次的特征信息的问题，而且情绪结果可视化有利于使用者观看情绪分类结果。

本发明授权基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法，其特征在于，所述方法包括： 对脑电设备采集到的原始脑电数据进行预处理，获得预处理脑电数据； 对所述预处理脑电数据进行空间变换，获得时域特征数据，其中，所述时域特征数据为包括所述预处理脑电数据时间特征的向量序列； 根据所述时域特征数据获取频域特征数据； 基于所述时域特征数据和所述频域特征数据分别获取时间-空间特征令牌和频率-空间特征令牌；其中，所述时间-空间特征令牌包括所述预处理脑电数据的时域特征和空域特征，所述频率-空间特征令牌包括所述预处理脑电数据的频率特征和空域特征； 通过自注意力块和交叉协方差注意力块对所述时间-空间特征令牌和所述频率-空间特征令牌进行特征交互，分别获取第一多特征令牌和第二多特征令牌，其中，所述第一多特征令牌和所述第二多特征令牌均包括所述预处理脑电数据的时域特征、频域特征和空域特征； 将所述第一多特征令牌和所述第二多特征令牌分别基于样本数量维度和特征向量维度进行拼接，并分别映射至于所述预处理脑电数据的原始维度，获取点维度令牌和向量维度令牌； 通过所述交叉协方差注意力块，对所述点维度令牌和所述向量维度令牌进行融合，获取融合特征令牌； 将融合特征令牌输入至全连接层进行线性变换，基于激活函数和线性变换后的融合特征令牌获取最终情绪分类结果； 将所述最终情绪分类结果进行可视化展示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西农业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区志敏大道1101号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。