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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种异步脑电信号采集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：CN120227045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510331639.6，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权一种异步脑电信号采集系统及方法是由胡斌;刘景鑫;朱立贤;董群喜;田福泽设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异步脑电信号采集系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异步脑电信号采集系统及方法，属于生物医学工程和神经科学技术领域，包括：前端异步触发的脑电信号采集电路，用于实现对于脑电信号的异步采集并改善脑电信号的质量，以便于后续的分析和处理；嵌入式并行逻辑控制模块，用于实现信号处理与数据流管理；所述嵌入式并行逻辑控制模块内设置有脑电异步生理计算芯片，用于提升数据处理的速度与准确性以及对于情感的生理计算，实现情绪分类。本发明采用上述的一种异步脑电信号采集系统及方法，能够高效地采集和处理脑电信号，以便进行情绪状态分析。

本发明授权一种异步脑电信号采集系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种异步脑电信号采集系统，其特征在于，包括： 前端异步触发的脑电信号采集电路，用于实现对于脑电信号的异步采集并改善脑电信号的质量，以便于后续的分析和处理； 嵌入式并行逻辑控制模块，用于实现信号处理与数据流管理；所述嵌入式并行逻辑控制模块内设置有脑电异步生理计算芯片，用于提升数据处理的速度与准确性以及对于情感的生理计算，实现情绪分类； 所述脑电信号采集电路包括脑电信号感知电极、脑电信号预处理电路和异步ADC电路；所述脑电信号感知电极为石墨烯液态金属的柔性干电极，以提高信号的接收质量和被试的舒适度；所述脑电信号预处理电路包括依次连接的低噪声放大器、低通滤波器、50Hz工频陷波器和带通滤波器；所述异步ADC电路包括数模转换器、多路复用器、比较器、数字逻辑控制、计数器、数字逻辑门，并按照信号逻辑控制连接； 所述脑电异步生理计算芯片包括数据缓存模块、脉冲编码模块和脉冲神经网络分类器；所述数据缓存模块采用直接映射缓存架构和高速静态随机访问存储器，所述脉冲编码模块使用基于率编码的策略，结合动态调整参量；所述脉冲神经网络分类器包含输入层、线性变换层以及LeakyIntegrate-and-Fire神经元层，实施学习与优化策略； 异步脑电信号采集系统执行以下步骤： S1、采集脑电信号并进行分析处理； S2、经过处理后的脑电数据输入后，由脉冲编码模块进行编码，生成脉冲； S3、将生成的脉冲输入至脉冲神经网络分类器中进行分析处理，最终输出情绪分类类别； S2中，脉冲编码模块引入参数，对参数进行优化，动态调整每个EEG处理通道的脉冲阈值， 对参数进行优化的步骤具体为：首先从每个EEG处理通道的脉冲序列计算统计描述特征，通过特征选择后，计算脉冲发射率和脉冲间时间差的中位数；其次，通过SVM分类器来评估不同设置下的特征表现，采用贝叶斯优化方法来寻找最优的值，对特征集的性能进行评估，根据获得的分类准确率来调整；利用留一交叉验证方法来确保评估过程的泛化能力，即每次留下一个样本作为测试集，其余所有样本用于训练； 每个EEG处理通道的脉冲阈值通过以下公式进行计算： ； 其中，N是样本数量，l是样本中信号变化率的均值，r是样本中信号变化率的标准差，Vthk是第k输入通道的变量阈值； 在每个EEG处理通道上，当信号的变化率超过对应的变量阈值时，生成一个正脉冲；当信号变化率在负方向超过变量阈值时，生成一个负脉冲； S3中，将生成的脉冲由脉冲神经网络分类器的输入层输入后，在第一个线性变换层，输入数据被映射到一个128维的隐藏空间，进行数据的线性变换，输出数据经过LeakyIntegrateandFire神经元层处理，模拟生物神经元的动态行为，包括膜电位的积分与泄露，以及在达到阈值时的放电过程；输出数据再次输入至第二个线性变换层，将128维的特征映射到与输出类别数相对应的维度，最后，输出数据再次输入至第二个LeakyIntegrateandFire神经元层，进一步整合特征并直接用于分类任务；整个网络通过最小化交叉熵损失进行训练，并通过权重的更新以优化分类性能，最后输出情绪分类类别。

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