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龙图腾网获悉山东大学申请的专利用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法及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：CN119202807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411731004.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法及系统是由刘国洋;张睿;王永;周卫东;田岚设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法及系统，涉及人工智能技术领域，获取待分类的不同类别的运动想象脑电信号，将运动想象脑电信号输入至脑电信号分类模型中，输出不同类别的运动想象脑电信号的分类结果；其中，通过余弦卷积时频特征提取模块采用不同频率的余弦卷积核对不同的频率成分进行分解和重构，得到多尺度时频特征；将多尺度时频特征再输入至多通道组空间特征提取模块，每个通道子组数据采用用独立的可分离卷积分支网络在通道维度进行卷积，得到每个通道子组脑电信号的时频空特征，将每个通道子组脑电信号的时频空特征拼接为融合特征向量，通过全连接层输出运动想象脑电信号对应运动想象每个类别的概率。

本发明授权用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于脑电分类的余弦卷积多通道组解码方法，其特征在于，包括： 获取待分类的不同类别的运动想象脑电信号，并预处理； 将预处理后的运动想象脑电信号输入至脑电信号分类模型中，输出不同类别的运动想象脑电信号的分类结果； 其中，运动想象脑电信号输入至脑电信号分类模型后，首先进入余弦卷积时频特征提取模块，通过采用不同频率的余弦卷积核对不同的频率成分进行分解和重构，得到多尺度时频特征；将多尺度时频特征再输入至多通道组空间特征提取模块，根据通道组数对多尺度时频特征进行通道分组，每个通道子组数据采用独立的可分离卷积分支网络在通道维度进行卷积，得到每个通道子组脑电信号的时频空特征，将每个通道子组脑电信号的时频空特征拼接为融合特征向量，通过全连接层输出运动想象脑电信号对应运动想象每个类别的概率； 其中，脑电信号分类模型包括余弦卷积时频特征提取模块、多通道组空间特征提取模块、特征融合模块以及全连接层，所述余弦卷积时频特征提取模块使用余弦卷积核代替传统卷积核，余弦卷积所需要的输入参数为余弦卷积核的个数n以及余弦卷积核的长度L，余弦卷积核的计算公式如下：；其中，是一个以零为中心，长度为的对称数组，表示第j个可训练的余弦卷积核的幅值； 其中，表示频率参数，初始化如下：；其中，代表设定的脑电数据的起始频率，代表设定的脑电数据的截止频率，频率参数在初始化之后固定，不随训练更新，该定值决定其对应卷积核的提取频段； 其中，多通道组空间特征提取模块的输入是运动想象脑电信号的多尺度时频特征，将输入的多尺度时频特征依据设定步长和起始位置按照分组规则分为多个通道子组，使每个通道子组内的信号之间具有强的空间关联性，对脑电信号的所有通道的排序从0开始起排。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500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”。

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