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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号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：CN118673276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202410597810.3，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号解码方法是由魏庆国;杨菲设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号解码方法在说明书摘要公布了：一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号解码方法，包括：将受试者原始EEG数据分割成单次实验脑电数据并归一化；对训练数据用时域数据增强策略处理；将EEG信号作为四个并行网络的输入，通过一个包括时间卷积层、空间卷积层和平均池化层的多尺度卷积神经网络；将每个时间点的所有特征通道作为令牌供Transformer处理。Transformer的第一个残留子块由层归一化和注意力机制构成，第二个残留子块由层归一化和通道多层感知机构成；四个并行网络输出的时空特征沿着通道维度拼接，采用有效的通道注意力机制ECA进行通道融合；利用二维卷积对测试信号分类。本发明能改进运动想象脑机接口分类精度，促其实际应用。

本发明授权一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度滤波与注意力机制的运动想象脑电信号解码方法，其特征是包括以下步骤： 步骤1：数据预处理：将每个受试者的连续的EEG数据截取为单次实验的数据，并对单次实验的数据进行归一化处理； 步骤2：时域数据增强：在每一轮训练时，将同一类别单次实验的训练数据在时域进行均匀分割，分割后进行随机拼接增大数据集的规模； 步骤3：并行多尺度卷积模块构建：引入了并行多尺度网络，将原始EEG信号作为四个并行网络的输入，通过一个包括时间卷积层、空间卷积层和平均池化层的卷积神经网络，其中四个分支的时间卷积核大小不同；每个分支使用二维卷积提取EEG信号的时空特征，时间卷积层捕获不同带通频率的EEG信号的特征图，空间卷积层以传递不同电极通道间的信息，沿时间维度的平均池化层用于降维； 步骤4：Transformer模块构建：将卷积模块每个分支得到的特征图进行重新排列，将每个时间点的所有特征通道作为令牌token供Transformer进行处理，Transformer由两个残留子块构成，第一个残留子块由归一化和注意力机制构成，第二个残留子块由归一化和通道多层感知机构成； 步骤5：通道注意力机制模块构建：四个并行网络输出的时空特征沿着通道维度拼接，采用ECA通道注意力机制进行通道融合； 步骤6：EEG信号分类模块：该模块包含一个卷积层，利用二维卷积进行分类，卷积核大小与输入特征图的大小相同，输出特征图通道为分类任务标签个数，再去除输入张量中结尾处的空维度，以便将结果判决为单次测试信号对应的任务标签。

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