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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变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：CN120837096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511009543.4，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法是由牛焱;王雪莹;崔晓红;温昕;相洁设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法，旨在提升癫痫诊断的检测精度。包括对脑电EEG数据进行预处理，基于预处理后的脑电数据，进行滑动窗口划分以得到滑动窗口片段，计算各滑动窗口片段的小波系数，以提取时变能量和Hjorth复杂度。小波系数是指通过小波变换得到的表征信号时频特征的系数；时变能量是指随时间变化的信号能量特征，Hjorth复杂度用于描述信号波形复杂度的特征。基于时变能量和Hjorth复杂度进行融合得到融合特征。根据融合特征计算单变量瞬时能量熵，根据单变量瞬时能量熵的突变检测癫痫起始区。其中，单变量瞬时能量熵是指基于单变量信号能量分布计算的瞬时熵值，用于表征信号能量突变。

本发明授权基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法在权利要求书中公布了：1.基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法，其特征在于，包括： S1：对脑电EEG数据进行预处理，得到预处理后的脑电数据； S2：基于预处理后的脑电数据，进行滑动窗口划分以得到滑动窗口片段，计算各滑动窗口片段的小波系数，以提取时变能量和Hjorth复杂度；其中，滑动窗口片段是指用于截取连续脑电数据的时间片段；小波系数是指通过小波变换得到的表征信号时频特征的系数；时变能量是指随时间变化的信号能量特征，Hjorth复杂度用于描述信号波形复杂度的特征； S3：基于时变能量和Hjorth复杂度进行融合得到融合特征； S4：根据融合特征计算单变量瞬时能量熵，根据单变量瞬时能量熵的突变检测癫痫起始区；其中，单变量瞬时能量熵是指基于单变量信号能量分布计算的瞬时熵值，用于表征信号能量突变； 在步骤S2中，基于高频振荡频段确定频率范围，结合采样频率确定小波参数；所述小波参数包括小波名称和尺度数组；根据所述小波名称、尺度数组以及采样频率对应的采样周期，对滑动窗口片段进行小波变换，得到小波系数；其中，小波名称是指用于小波变换的小波函数标识，尺度数组是指与频率范围对应的变换尺度序列，采样周期是指相邻两个采样点之间的时间间隔； 提取时变能量和Hjorth复杂度包括：通过小波系数生成能量图，对能量图沿频率轴整合得到时变能量；其中，能量图是指表征不同频率和时间点信号能量的矩阵； 在步骤S4中，将融合特征划分为多个子序列，计算各子序列中数据点的能量分布比例，基于信息熵定义计算得到单变量瞬时能量熵；其中，子序列是指融合特征的不重叠片段，能量分布比例是指子序列中各数据点能量占子序列总能量的比例。

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