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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及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：CN121154180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511715539.X，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及方法是由崔子杰;李雨轩;付凯宇;朱晓旭;马一凡;王馨艺;张文杰;王晓光;林汇昊设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及方法，属于人机交互技术领域，包括：脑电信号采集模块、数据处理模块、情绪识别模块、疲劳检测模块及智能交互模块；其中，情绪识别模块内置有PyramidSR‑CNN模型，用于对所述微分熵特征图进行分析，输出用户的情绪分类；所述PyramidSR‑CNN模型依次包括卷积层模块、超分辨率重建模块、下采样卷积块、金字塔池化模块及池化与全连接层；该系统通过多通道脑电设备采集信号，采用Butterworth带通滤波器进行预处理，并运用微分熵特征图进行情绪识别，通过ThetaBeta功率比评估疲劳程度。并提出了PyramidSR‑CNN模型，该模型融合了超分辨率重建和金字塔池化技术，显著提升了特征提取能力与分类精度。

本发明授权一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统，其特征在于，包括： 脑电信号采集模块，用于通过多通道脑电设备实时采集用户的脑电信号； 数据处理模块，用于对所述脑电信号进行预处理，提取用于疲劳检测的时频谱特征，并基于时频谱特征得到用于情绪识别的微分熵特征图； 情绪识别模块，内置有PyramidSR-CNN模型，用于对所述微分熵特征图进行分析，输出用户的情绪分类；所述PyramidSR-CNN模型依次包括用于基础特征提取的卷积层模块、用于增强特征图细节的超分辨率重建模块、用于调整特征图尺寸的下采样卷积块、用于多尺度特征融合的金字塔池化模块、用于输出情绪分类的池化与全连接层； 疲劳检测模块，用于根据所述时频谱特征，计算所有通道的Theta频段与Beta频段的加权功率比值，并基于预设的分级阈值进行评估，以输出用户的疲劳等级； 智能交互模块，用于根据情绪分类和或所述疲劳等级，自动执行至少一项预定义的交互操作，所述交互操作包括语音提示或音乐播放。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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