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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据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：CN115409055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210952608.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法是由付荣荣;李林玉;王耀东;路斌;王世伟设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法，其包括以下步骤，步骤一：获取脑电数据集，利用线脉冲响应带通滤波对脑电数据集进行预处理；步骤二：计算预处理后脑电数据集的Hjorth参数，构建脑电数据集特征矩阵；步骤三：根据Hjorth参数的特征矩阵，建立宽度学习系统模型；步骤四：根据宽度学习系统模型，对脑电数据进行解码。本方法结合Hjorth参数和脑电数据时频信息的特点，建立宽度学习系统模型实现了脑电数据解码，本模型具有结构简单、输入参数少、模型训练快的特点；本方法实现了脑电数据特征的快速拟合，有效提高了脑电数据分类的准确性，提高了内存资源的利用率，模型具有适用性强，实际应用效果好的特点。

本发明授权基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Hjorth参数宽度学习系统模型的脑电数据解码方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤1：获取脑电数据集，利用线脉冲响应带通滤波对脑电数据集进行预处理； 利用线脉冲响应带通滤波器对原始脑电数据集进行带通滤波，得到滤波后的脑电数据集；将滤波后的脑电数据集进行分段，划分为脑电数据训练集和脑电数据测试集； 步骤2：计算预处理后脑电数据集的Hjorth参数，构建脑电数据集特征矩阵； 所述脑电数据集的Hjorth参数包括活动性特征f1、移动性特征f2和复杂性特征f3；根据脑电数据训练集确定Hjorth参数，组建特征矩阵F如下式所示： 式中：F表示Hjorth参数的特征矩阵；f11…f61分别表示第1个…第6个通道的活动性特征；f12…f62分别表示第1个…第6个通道的移动性特征；f13…f63分别表示第1个…第6个通道的复杂性特征； 步骤3：根据Hjorth参数的特征矩阵，建立宽度学习系统模型； 步骤31：获取步骤2确定的Hjorth参数的特征矩阵，利用输入数据映射的特征作为特征节点，对于n个特征映射节点，每个特征映射生成k个节点，特征节点的特征映射表示为： Zi＝ΦFWei+βei，i＝1，...，n； 式中：Zi表示第i个特征节点的特征映射，i＝1，…，n；Wei和βei分别表示第i个特征节点生成的第一和第二权重；Φ表示特征节点的特征映射传递函数；n表示特征映射节点个数； 对原始脑电数据的n个特征映射得到一组特征节点的特征映射向量Zn，如下所示： Zn＝[Z1，...，Zn]； 式中：Zn表示特征节点的特征映射向量； 步骤32：获取增强节点的特征映射，利用特征节点生成的权重通过进一步特征映射得到第j组增强节点的特征映射Hj，如下所示： Hj＝ξZnWhj，j＝1，...，m； 式中：Hj表示第j个增强节点的特征映射，j＝1，…，m；Whj表示第j个特征节点经过特征映射生成的权重，j＝1，…，m；ξ表示对增强节点的特征映射传递函数；m表示增强节点个数； 对前m组增强节点的特征进行映射，获得增强节点的特征映射向量Hm，如下所示： Hm＝[H1，...，Hm]； 式中：Hm表示增强节点的特征映射向量； 步骤33：将特征节点的特征映射向量Zn与增强节点的特征映射向量Hm拼接在一起作为宽度学习系统模型的输入层，如下所示； A＝[Zn|Hm]； 式中：A表示宽度学习系统模型的输入层； 步骤34：获取宽度学习系统模型在脑电数据解码任务上的权重矩阵，通过模型的输出向量Y和输入层[Zn|Hm]之间权重模型矩阵构建输出表达式如下所示： 式中：Y表示宽度学习系统模型的输出向量；表示宽度学习系统的权重模型矩阵； 权重模型矩阵的计算结果如下所示： 式中：[Zn|Hm]+表示输入层[Zn|Hm]的伪逆；λ表示权重模型矩阵的岭参数；I表示权重模型矩阵的单位矩阵；AT表示宽度学习系统模型的输入层的转置； 步骤4：根据宽度学习系统模型，对脑电数据进行解码； 提取步骤1中脑电数据测试集的Hjorth参数特征，并利用步骤3建立的宽度学习系统模型，完成对脑电数据的解码。

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