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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除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：CN114795242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210452840.6，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除方法是由奇格奇;安亚宁;赵朔;关伟设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除方法。该方法包括：采集驾驶员模拟驾车的脑电信号和驾驶行为数据，得到原始脑电数据；识别原始脑电数据中的各种伪迹成分，构建多种伪迹成分组合方案；在不同的伪迹成分组合方案下分别对脑电数据进行伪迹成分去除处理，分别提取脑电信号的频谱特征；根据脑电信号的频谱特征对应时间段计算驾驶行为数据；评估不同伪迹组合去除效果下的预测模型的驾驶行为数据的预测结果的准确度，根据评估结果得到最优的伪迹成分组合去除方案。本发明能够明确不同驾驶情境下应去除的伪迹成分，在有效去除伪迹的同时，又能尽可能保留有效信息，有助于人机共驾系统利用脑电信号进行驾驶状态感知及做出辅助决策。

本发明授权一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于人机共驾的驾驶员脑电伪迹去除方法，其特征在于，包括： 采集驾驶员模拟驾车的脑电信号和驾驶行为数据，并对脑电信号进行基础降噪处理，得到原始脑电数据； 识别原始脑电数据中的各种伪迹成分，构建多种伪迹成分组合方案；在不同的伪迹成分组合方案下分别对脑电数据进行伪迹成分去除处理，分别提取不同伪迹成分组合去除后的脑电信号的频谱特征； 根据所述脑电信号的频谱特征对应时间段，计算出驾驶员的驾驶行为数据； 根据所述脑电信号的频谱特征和驾驶行为数据选取预测模型，评估不同伪迹组合去除效果下的所述预测模型的驾驶行为数据的预测结果的准确度，根据评估结果得到最优的伪迹成分组合去除方案； 所述的识别原始脑电数据中的各种伪迹成分，构建多种伪迹成分组合方案，在不同的伪迹成分组合方案下分别对脑电数据进行伪迹成分去除处理，包括： 对原始脑电数据进行第一轮独立成分分析ICA后，通过基于空间和时间联合特征的脑电伪迹自动检测器ADJUST识别眨眼、水平眼动、垂直眼动和一般性不连续四种伪迹成分，根据眨眼、水平眼动、垂直眼动、一般性和肌肉伪迹五种伪迹成分组成多种伪迹成分组合方案； 找出最佳的伪迹成分组合，按照该最佳的伪迹成分组合对脑电数据进行伪迹成分去除处理，肌肉伪迹的去除是通过ARR中基于盲源分离技术的肌电信号去除功能实现，其它四种伪迹成分直接在ADJUST插件中将相应伪迹成分删除； 所述的分别提取不同伪迹成分组合去除后的脑电信号的频谱特征，包括： 将去除伪迹成分后的脑电数据划分为长度1S，重叠时间0.1S的多个时间段，将所有时间段的脑电数据组成数据集，将数据集划分为训练集和测试集，将每个时间段的脑电数据经快速傅利叶变换，转换到不同频带，计算五个不同波段的脑电数据的平均功率，得到脑电信号的频谱特征，所述五个不同波段包括δ波段：0.5–3Hz、θ波段：4–7Hz、α波段：8–13Hz、β波段14–30Hz和γ波段：31–70Hz； 所述的根据所述脑电信号的频谱特征对应时间段计算出驾驶员的驾驶行为数据，包括： 基于每个时间段的脑电数据，分别计算每个时间段内所述驾驶员的驾驶行为数据在1S内的平均值，存储每个时间段内的脑电数据和对应的驾驶行为数据，针对具体驾驶场景选择恰当的驾驶行为分别作为驾驶行为特征和驾驶决策指标。

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