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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司湛江供电局申请的专利基于频域分析的脑电信号特征提取方法及装置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：CN119564230B 。

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：202411802555.8，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于频域分析的脑电信号特征提取方法及装置是由陈学台;钟前辉;黎艺苗;柯明东;梁广;黄必众;黄观荣;李钦;陈浩;谢定兵设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域分析的脑电信号特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于频域分析的脑电信号特征提取方法及装置。该方法首先通过动态滤波根据脑电信号的特点及噪声环境调整信号，接着通过频率‑时间平面上的能量分布提取，准确捕捉信号的时变特性，并应用频域相干性分析技术预测大脑区域间的功能连接，同时结合非线性动力学理论对信号进行频域非线性特征提取。最后通过特征重要性评分法对提取的频域特征进行筛选，得到目标特征集合并基于此进行脑电信号的识别和分类。本申请通过引入动态滤波、频域相干性分析和非线性动力学理论，解决了现有技术中对脑电信号非平稳性处理不足、忽略时变特性以及特征提取准确性和计算效率低的问题。

本发明授权基于频域分析的脑电信号特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于频域分析的脑电信号分析方法，其特征在于，包括： 获取脑电信号，得到第一目标信号，基于所述第一目标信号的信号特点以及噪声环境进行动态滤波，得到第二目标信号； 提取所述第二目标信号在频率-时间平面上的能量分布，以确定所述第二目标信号的动态变化特征，得到第一分布数据； 通过相干性谱分析技术，基于所述第一分布数据对不同所述第二目标信号进行频域相干性分析，以预测大脑不同区域间的功能连接，得到第一分析结果； 基于所述第一分布数据结合非线性动力学理论对所述第二目标信号进行频域的非线性特征提取，得到第二分析结果； 将所述第一分析结果和所述第二分析结果转换为频域特征集合，通过特征重要性评分法对所述频域特征集合进行筛选，得到目标特征集合； 基于所述目标特征集合对所述脑电信号进行识别以及分类； 获取脑电信号，得到第一目标信号，基于所述第一目标信号的信号特点以及噪声环境进行动态滤波，得到第二目标信号，包括： 通过电极片采集不同目标对象所述脑电信号历史数据，得到第三目标信号； 采集目标对象的生理参数数据，得到第一目标数据，通过麦克风采集环境声音，得到环境噪声数据，通过加速度计采集振动数据，得到第二目标数据； 基于所述第三目标信号、所述第一目标数据、所述环境噪声数据和所述第二目标数据进行聚类分析，得到所述脑电信号的不同类别，得到多个脑电信号组； 对各所述脑电信号组分别建立特征模型，并基于所述特征模型初始化不同所述类别对应的滤波参数； 对所述第一目标信号进行聚类分析，得到所述第一目标信号对应的目标类别，基于所述目标类别确定对应的目标滤波参数，基于所述目标滤波参数对所述第一目标信号进行滤波，得到所述第二目标信号； 提取所述第二目标信号在频率-时间平面上的能量分布，以确定所述第二目标信号的动态变化特征，得到第一分布数据，包括： 基于所述第二目标信号，确定所述第二目标信号的标准差，并基于所述标准差确定多尺度分析窗口的尺度参数： ； 其中，为所述尺度参数，为所述标准差，为用于避免除以0的数值； 基于所述尺度参数对所述第二目标信号进行窗口化，得到第三目标信号； 基于所述第三目标信号进行自适应递归小波变换，以提取所述第三目标信号的瞬时频率和幅度，得到所述第一分布数据： ； 其中，为所述第一分布数据，用于表征所述第三目标信号在能量-频率-时间上的三维分布，其中，满足： ； 其中，为所述第三目标信号，为用于限制小波基函数取值范围的参数，为小波基函数，为自适应相位函数，为虚数单位。

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