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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复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：CN118787357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410767393.2，技术领域涉及：A61B5/245；该发明授权基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复方法及系统是由曹富智;王福龙;安楠;邵明霄;杨念衡;吴晨曦;张智鹏;刘威君;刘一锦;杨剑之;郑世强设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复方法及系统，其中方法步骤包括：获取被测对象原始的多通道脑磁信号；对多通道脑磁信号进行分段，得到若干分段数据；计算每个分段数据的协方差矩阵和平均协方差矩阵；基于协方差矩阵和平均协方差矩阵，识别分段数据中的坏段数据；利用联合对角化方法，对坏段数据进行修复。本发明的方法中将采集的多通道脑磁信号进行分段，利用协方差矩阵和欧式距离来识别坏段，实现了坏段的自动识别，可有效推广到其他时间序列信号。另外，本发明将联合对角化分析方法应用于坏段修复，克服了传统插值方法降低数据容量的缺点。此外，本发明无需手动标记或输入其他参数，可以有效减少识别和标记过程。

本发明授权基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于联合对角化的脑磁坏段自动识别和修复方法，其特征在于，步骤包括： 获取被测对象原始的多通道脑磁信号； 对所述多通道脑磁信号进行分段，得到若干分段数据； 计算每个所述分段数据的协方差矩阵和平均协方差矩阵； 基于协方差矩阵和平均协方差矩阵，识别所述分段数据中的坏段数据；识别所述坏段数据的方法包括： 首先，计算每个所述分段数据的协方差矩阵与平均协方差矩阵之间的欧式距离： 其中，表示F范数； 计算欧式距离的平均差与标准差： 其中，表示平均差；表示标准差；E表示数据总段数；dj表示第j段数据的协方差矩阵与平均协方差矩阵之间的距离； 距离阈值设定为： 其中，th表示选定的阈值； 根据距离阈值识别坏段后，重新计算该坏段之外其他分段数据的平均协方差矩阵和统计阈值，迭代循环识别坏段，直到无坏段被识别；判断分段数据为坏段的依据包括： 其中，di表示第i段数据的协方差矩阵与平均协方差矩阵的距离； 利用联合对角化方法，对所述坏段数据进行修复；修复所述坏段数据的方法包括：根据识别的坏段数据，使用联合对角化获取坏段数据的伪影成分，将伪影成分视为参考信号，并使用参考回归去除伪影，获得无伪影数据，之后循环识别坏段数据与修复坏段数据过程，直至识别不到坏段数据。

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