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龙图腾网获悉惠州学院申请的专利基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码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：CN117237700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311001379.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法是由陆云;李恒;王培鑫;张珉玮;王明江设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法及装置，方法包括：利用可见图复杂网络构建方法，将各通道脑电时间序列转换成可见图；利用基于邻接矩阵的相似度计算方法，获取各通道脑电时间序列对应可见图的网络拓扑结构相似度；根据可见图的网络拓扑结构相似度计算结果，生成多通道脑电信号的网络图特征表示；将多通道脑电时间序列的网络图特征表示作为机器学习模型的输入，实现基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码。本发明仅在传统机器学习模型中就能实现高精度的听觉空间注意解码。

本发明授权基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 利用脑电仪器采集听觉注意脑电数据，并提取数据中的多通道脑电时间序列； 利用可见图复杂网络构建方法，将各通道脑电时间序列转换成可见图； 利用基于邻接矩阵的相似度计算方法，获取各通道脑电时间序列对应可见图的网络拓扑结构相似度； 根据可见图的网络拓扑结构相似度计算结果，生成多通道脑电信号的网络图特征表示； 将多通道脑电时间序列的网络图特征表示作为机器学习模型的输入，实现基于多通道脑电信号网络图的听觉空间注意解码； 所述利用可见图复杂网络构建方法，将各通道脑电时间序列转换成可见图，具体包括： 输入长度为n的单通道脑电时间序列si，S＝{s1，s2，s3...sn}，si表示脑电时间序列中第i个点数据； 根据脑电数据的时间索引i，直接定义可见图G节点集合V，V记为{i|i＝1,2,...n}； 根据任意时间索引i和jji对应的脑电时间序列数据值，判断可见图G节点间是否满足可见关系以确定可见图的连边，具体为： 若时间索引i和j相邻，则可见图G节点i和j存在连边； 对于任意时间索引k,脑电时间序列数据值满足关系i＜k＜ji≤1，j≤n，ji+1，则可见图G节点i和j存在连边； 根据可见图G的连边计算结果，实现单通道脑电时间序列的可见图转换，G＝V，E；所述利用基于邻接矩阵的相似度计算方法,获取不同可见图的网络拓扑结构相似度，具体包括： 用adj_M_1和adj_M_2分别表示任意两个可见图的邻接矩阵，adj_M_1和adj_M_2由元素0或1组成的N*N二维矩阵，当矩阵元素为1时则表示对应的节点对之间存在一条连边； 对邻接矩阵adj_M_1和adj_M_2，矩阵行索引a从1到N、矩阵列索引b从1到N进行循环遍历，判断邻接矩阵的各元素adj_M_1a,b和adj_M_2a,b是否均为1； 遍历完所有的矩阵行a和矩阵列b，统计邻接矩阵adj_M_1和adj_M_2在相同位置元素均为1的个数，记为SD，SD即表示两个可见图网络拓扑结构的相似性。

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