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龙图腾网获悉北京机械设备研究所申请的专利一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测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：CN119856904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411761119.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法是由韩锦;陈远方;张利剑;范新安;奕伟波;刘昊;许敏鹏设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对采集的脑电数据进行数据预处理，生成脑电数据；将脑电数据分别进行去中心化后计算协方差矩阵、特征值分解、特征提取与拉伸处理，生成时域特征向量；分别进行频谱特征提取和频域协方差特征提取，分别生成频谱特征向量、频域的协方差特征向量；基于预设特征融合策略，生成时频联合特征；基于预设二分类识别方法，对时频联合特征进行分类识别，完成癫痫预测。本公开通过提取和融合了时频多尺度特征信息，可有效缩短医务工作者的手工数据标注时间，提升癫痫发作事件的标注效率，为癫痫检测的临床应用提供了新途径和新的方法。

本发明授权一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法，其特征在于，所述方法包括： 数据预处理步骤，对采集的脑电数据进行数据预处理，生成多数据段的脑电数据； 时域特征提取步骤，将经过数据预处理的多数据段的脑电数据分别进行去中心化后计算协方差矩阵、特征值分解、特征提取与拉伸处理，生成时域特征向量； 所述时域特征提取步骤还包括： 将经过数据预处理的多数据段的脑电数据分别进行去中心化后计算协方差矩阵； 对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量； 将所述特征向量进行特征拼接生成特征拼接矩阵； 将所述特征拼接矩阵进行一维拉伸，得到时域特征向量； 所述将所述特征向量进行特征拼接生成特征拼接矩阵包括： 将所述特征向量基于所述特征向量对应的特征值的大小进行降序排序； 将所述特征向量与所述特征向量对应的特征值相乘； 将进行相乘的特征向量进行特征拼接生成特征拼接矩阵； 频域特征提取步骤，将经过数据预处理的多数据段的脑电数据分别进行频谱特征提取和频域协方差特征提取，分别生成频谱特征向量、频域的协方差特征向量；所述频域特征提取步骤还包括： 分别经过数据预处理的多数据段的脑电数据的各段各导联的快速傅里叶变换，生成频谱响应幅值； 将所述频谱响应幅值进行对数运算； 将进行对数运算的频谱响应幅值进行特征拉伸生成频谱特征向量； 将所述进行对数运算的频谱响应幅值分别进行协方差计算、协方差分解、特征拼接和特征拉伸处理，生成频域的协方差特征向量； 特征融合步骤，基于预设特征融合策略，将所述时域特征向量、频谱特征向量、频域的协方差特征向量进行融合，生成时频联合特征； 分类识别步骤，基于预设二分类识别方法，对所述时频联合特征进行分类识别，完成癫痫预测。

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