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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合时空特征的情绪脑电数据增强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：CN116204817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310232535.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种融合时空特征的情绪脑电数据增强方法是由田晨曦;马玉良;孟明;高云园;孙明旭设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时空特征的情绪脑电数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合时空特征的情绪脑电数据增强方法，针对现有技术的问题，首先不同情绪的EEG数据被提取为五个频带下的微分熵特征；然后在此基础上将数据进行分段，每隔1秒取一组数据，每组数据处理成相互对应的时序形式数据和按电极位置分布的空间形式数据；最后设计双编码器引入VAE‑GAN以学习这两种形式数据特征，融合成潜在变量用于生成人工样本。本发明在生成人工脑电特征样本时，综合考虑了时序特征和空间分布特征，生成的样本在分类任务中表现出良好的性能。

本发明授权一种融合时空特征的情绪脑电数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种融合时空特征的情绪脑电数据增强方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：使用设备采集诱发的不同情绪脑电信号； 步骤二：提取原始脑电信号的微分熵特征，将其处理为两种不同的形式，两种形式分别针对脑电信号的时序特征和空间分布特征； 步骤三：构建双编码器模块，嵌入到原始VAE-GAN当中； 步骤四：将每种情绪区分开，分别用于训练对应模型，针对每种情绪训练出不同的模型； 步骤五：使用训练好的模型生成人工样本，使用简单的分类器检测人工样本质量； 所述步骤三具体包括： S3.1：构造提取时序特征的编码器，时序特征的编码器由三个卷积层和一个全连接层构成，全连接层将特征转化为长度为70的隐变量； S3.2：构造提取空间特征的编码器，空间特征的编码器由三个卷积层和一个全连接层构成，全连接层将特征转化为长度为30的隐变量； S3.3：解码器由一个全连接层和两个反卷积层构成； S3.4：判别器由四个卷积层和一个全连接层构成； 所述步骤四具体包括： S4.1：使用时序特征的编码器提取时序信息，得到潜在变量ztime； S4.2：使用空间特征的编码器提取空间分布信息，得到潜在变量zspace； S4.3：将两个潜在变量拼接之后，得到包含互补信息的新潜在变量zconcat，长度为100，经解码器解码得到生成数据，VAE的损失为： 损失由三部分构成，第一项是从隐变量中抽取数据的先验损失，第二项是数据重建损失，第三部分为GAN的原始损失； S4.4：将WGAN-GP的原理引入DE-VAEGAN，损失函数被重写为： 将GAN的损失变换为WGAN-GP的损失，加入梯度惩罚； S4.5：训练并保存参数。

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