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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种脑电信号分析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：CN121154179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511658820.4，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种脑电信号分析方法是由宫玉琳;李子木;陈晓娟;唐浩翔设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电信号分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电信号分析方法，涉及脑电信号处理技术领域。该方法包括：采集并预处理多通道脑电信号；建立空间滤波器，从信号中分离并存储任务相关信号与任务无关信号；构建辅助分类器生成对抗网络，利用任务无关信号训练一个辅助分类器，用以判别生成器产出的人工信号中是否混有任务无关噪声，并对生成器施加惩罚，从而生成高质量、高保真的任务相关人工脑电信号；将生成信号与原始信号共同输入CNN‑LSTM‑Attention混合模型进行训练，得到最终的空间滤波与意图识别模型。本发明有效解决了稳态视觉诱发电位脑机接口系统中因个体训练数据不足导致的模型性能瓶颈问题，显著提高了患者意图识别的准确率与鲁棒性，同时减轻了用户的校准负担。

本发明授权一种脑电信号分析方法在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集不同通道的同步脑电信号，并对各通道信号进行预处理； 步骤2：建立空间滤波器，提取出任务相关信号与任务不相关信号并分别存储； 步骤3：建立辅助分类器网络中的辅助分类器，使用步骤2中提取的任务不相关信号，构建脑电自发信号空间滤波器，对生成器生成的信号进行滤波，若滤波后信号特征明显则对生成器施加惩罚； 步骤4：建立辅助分类器网络的其余部分，使用步骤3中建立的辅助分类器，构建生成器和判别器，生成器进行数据复制、分割、重新连接，混入噪声制造人工信号，使用人工信号训练判别器； 步骤5：使用辅助生成对抗网络生成的信号与原始信号一起输入CNN-LSTM-Attention算法，训练得到用于患者意图识别的空间滤波器； 步骤6：将患者实时使用时的脑电信号输入训练好的模型中，经处理后通过分类模型计算分类准确率与损失率，实现患者意图识别； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1：建立辅助分类器生成对抗网络模型，其中包含生成器网络G、辅助分类器C和判别器D； 步骤4.2：将处理后的信号数据划分为测试集与训练集； 步骤4.3：建立生成器网络，对处理后的信号进行数据复制、分割、重新连接并混入噪声，生成人工信号；生成器损失函数包含由辅助分类器计算得到的滤波惩罚项；辅助分类器计算滤波后的信号的特征明显程度，并将该程度作为惩罚项加入生成器的损失函数中； 步骤4.4：建立判别器网络，将处理后的任务相关信号作为输入，输出数据真伪概率及分类概率； 步骤4.5：将数据导入辅助分类器生成对抗网络进行训练； 步骤4.6：使用训练好的模型生成数据，按比例添加回原始数据集并进行评估。

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