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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于电生理数据的情绪状态检测系统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：CN119279588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411519669.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于电生理数据的情绪状态检测系统是由庄乾兴;田思远;刘睿祺;薛潼;周奕;邵若熙;施辰玥;王欣设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电生理数据的情绪状态检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息处理技术领域，具体为基于电生理数据的情绪状态检测系统，系统包括信号接收与校准模块、信号异常检测模块、情绪模式分析模块、情绪输出模块。本发明中，通过对心电图、脑电波和皮肤电活动信号的精确校准和时间同步，提升信号的可用性和数据精确度，确保情绪状态检测的可靠性，采用先进的信号处理技术精确剔除异常指标，提高信号的纯净度，为情绪特征的精确解析提供坚实基础，综合分析多种生理信号，允许系统对情绪的微妙变化进行实时响应，通过调整信号处理参数，基于情绪稳定性指数优化系统适应性和反应速度，提升情绪检测的精度，使系统在心理健康监控和人机交互中应用更高效、敏感。

本发明授权基于电生理数据的情绪状态检测系统在权利要求书中公布了：1.基于电生理数据的情绪状态检测系统，其特征在于，所述系统包括：信号接收与校准模块通过接收心电图、脑电波、皮肤电活动的信号，执行信号校准并纠正时间偏差，得到校准后信号，根据所述校准后信号，同步心电波形、脑电模式、皮肤电响应，获取同步电生理数据；信号异常检测模块基于所述同步电生理数据，应用卷积神经网络识别心律不齐和异常脑电波，得到异常指标，对所述异常指标进行剔除和修正，生成净化后电生理信号；情绪模式分析模块利用所述净化后电生理信号，通过自回归移动平均模型分析心电波形、脑电模式，得到初步情绪特征，通过所述初步情绪特征进行情绪标注，生成情绪分类结果；所述初步情绪特征的获取步骤具体为：通过对所述净化后电生理信号进行频域分析，利用傅里叶变换将信号从时间域转换到频域，计算心电和脑电信号的频谱密度，生成心电和脑电的频谱密度特征；根据所述心电和脑电的频谱密度特征，应用自回归移动平均模型，结合心电和脑电信号的波形数据，采用公式： 计算情绪关联的电生理信号特征，得到情绪状态自回归和移动平均参数，其中，αd和βd分别代表自回归和移动平均系数，yj-d代表第j个信号的原始心电或脑电信号值，∈j-d代表原始预测误差，m代表样本数量，Ad表示情绪状态自回归和移动平均参数；利用所述情绪状态自回归和移动平均参数，进行阈值分析并识别情绪变化，设置情绪检测阈值，并比较每个计算周期的预测误差是否超过阈值，验证情绪状态的变化，得到初步情绪特征；所述情绪分类结果的获取步骤具体为：通过所述初步情绪特征，根据心电和脑电信号的变化，为每个时间点赋予对应的情绪状态，获取标记的时间序列数据；将所述标记的时间序列数据作为输入，应用加权计算方法并结合多情绪特征，采用公式： 计算总情绪得分，得到情绪得分序列，其中，Eh表示总情绪得分，wk,h代表情绪特征k的权重，Fk,h为情绪特征k的标准化分数，bh是偏置项，K表示总情绪特征量；基于所述情绪得分序列，运用支持向量机算法，将连续的情绪得分映射到情绪类别，包括快乐、悲伤、愤怒，并对每个时间点的情绪状态进行分类，生成情绪分类结果；情绪输出模块使用所述情绪分类结果，接收情绪标记数据，计算差异化时间段内的情绪变化频率和强度，确定情绪波动的统计特性，得到情绪稳定性指数，根据所述情绪稳定性指数调整信号处理参数，优化信号解析精度，生成调整后的情绪识别结果。

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