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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种使用多模态运动想象技术实现电脑操控的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：CN117930965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311529490.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种使用多模态运动想象技术实现电脑操控的方法是由李伟;林子彭;房建成设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用多模态运动想象技术实现电脑操控的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脑科学与认知科学技术领域，特别涉及一种使用多模态运动想象技术实现虚拟键盘和鼠标的方法。主旨在于解决基于眼动仪和脑电运动想象技术的操作反馈准确率较低、鼠标定位不精确和操作过于单一的问题，主要方案包括步骤S1、使用多模态信号采集设备来记录运动想象信号；步骤S2、利用算法对提取的EEG、MAG和GRAD多模态信号进行预处理和特征提取；步骤S3、构建分类器，使用基于加权平均的贝叶斯融合方法，将更高的权重分配给对数据进行最佳分类的模式；步骤S4、利用分类结果，将运动想象信号关联到点击鼠标左右键，上下滚轮功能，软键盘开关功能上，结合眼动仪实现远程操控计算机。

本发明授权一种使用多模态运动想象技术实现电脑操控的方法在权利要求书中公布了：1.一种使用多模态运动想象技术实现电脑操控的方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤S1、使用多模态信号采集设备来记录运动想象信号； 步骤S2、利用算法对提取的EEG信号、MAG磁强计信号和GRAD梯度仪信号的多模态信号进行预处理和特征提取； 步骤S3、构建分类器，使用基于加权平均的贝叶斯融合方法，将更高的权重分配给对数据进行最佳分类的模式； S3具体步骤如下， S31：特征提取后，对所采集的EEG信号、MAG磁强计信号和GRAD梯度仪信号分别训练分类器，通过五倍交叉验证的线性判别分析方法LDA算法对每个模态信号的运动想象MI训练分类器，得到三组分类器以投票的形式得到最终分类结果为左手、右手、双手抓握、双手张开、双腿张开和双腿合并或者空闲状态中的一种； 在LDA算法中，存在个类，样本总数为，样本中第类示例集合为，其所对应的类别样本数为，定义全局散度矩阵如下： 其中表示所以样本的均值向量，为类内散度矩阵，为类间散度矩阵； 类内散度矩阵表示为： 定义为了每个类别的散度矩阵之和，其中表示类别的均值向量，由上可得的表达式，即： 优化目标函数： 其中，表示矩阵的迹； 求解问题时，令上式，然后使用拉格朗日乘子法即可，其中越大，就越符合LDA的目标，公式中和分别是投影矩阵和转置； S32：使用贝叶斯融合法整合来自不同模态的信息，得到每个分类器的分类概率，随后得到行为分类结果； 采用了基于加权平均的贝叶斯融合方法整合来自不同模态的信息，线性组合后验概率，由每个模态的分类获得，以参数加权，公式表示如下： 其中分别表示使用EEG、MAG和GRAD信号得到的分类概率，得到多模态分类结果为： 其中由每个模态的分类获得，为多模态融合分类概率； 将更高的权重分配给对数据进行最佳分类的模式，实现多模态的运动想象技术； 步骤S4、利用分类结果，将运动想象信号关联到点击鼠标左右键，上下滚轮功能，软键盘开关功能上，结合眼动仪实现远程操控计算机。

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