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西北工业大学甘霖获国家专利权

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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取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:CN120048288B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510518046.0,技术领域涉及:G10L25/51;该发明授权一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取方法是由甘霖;张高燕;韩军伟;李忠杰;唐俊;张拓;胡新韬;余涛;吴玉泉设计研发完成,并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取方法在说明书摘要公布了:本申请属于信号处理技术领域。本申请提供一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取方法。本公开实施例采集船舶辐射噪声刺激诱发的脑电数据,对不同船舶辐射噪声刺激诱发的脑电信号进行预处理,以得到脑电分段数据;对脑电分段数据进行脑电特征统计分析,以得到脑电数据集;对脑电数据集进行特征提取和降维操作,以得到脑电特征;利用脑电特征对SVM模型进行训练和测试,以得到训练好的SVM模型;将待测数据集输入至训练好的SVM模型中,以得到听觉神经特征。根据不同类型的船舶采用的判别策略,以设计更有效的识别机制提供依据,尤其是在船舶分类时可以采用个性化的识别方法,从而提高系统的适应性和准确性。

本发明授权一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取方法在权利要求书中公布了:1.一种面向船舶辐射噪声识别的听觉神经特征提取方法,其特征在于,该方法包括: 获取船舶辐射噪声刺激诱发的脑电数据,并对所述脑电数据进行预处理,以得到脑电分段数据;对所述脑电数据进行预处理具体包括:对所述脑电数据依次进行降采样、低通滤波和高通滤波、消除市电、消除伪迹、重参考、独立成分分析、挑选独立成分、dipfit源定位和分段操作,以得到所述脑电分段数据;其中,所述船舶辐射噪声包括S船噪声和Y船噪声,所述脑电分段数据包括S船短组、Y船短组、S船长组、Y船长组、正确短组、错误短组、正确长组和错误长组; 对所述脑电分段数据进行分组,以得到S船短组-Y船短组、S船长组-Y船长组、正确短组-错误短组和正确长组-错误长组;根据所述S船短组-Y船短组、所述S船长组-Y船长组、所述正确短组-错误短组和所述正确长组-错误长组,预计算用于统计分析的脑电特征,以ERSP和偶极子位置作为聚类特征对独立成分进行聚类;设置统计参数,以进行置换检验和FDR校正;设置绘制参数,并进行统计,以得到统计结果; 分别在所述S船短组、所述Y船短组、所述S船长组和所述Y船长组内对所述S船噪声和所述Y船噪声刺激下的平均反应时间和正确率进行配对样本t检验,并结合显著性水平值,以得到第一分析结果; 分别在所述正确短组、所述错误短组、所述正确长组和所述错误长组内对正确决策和错误决策下的平均反应时间进行配对样本t检验,并结合显著性水平值,以得到第二分析结果; 根据所述统计结果、所述第一分析结果和所述第二分析结果,构建机器学习数据集,并对机器学习数据集进行特征提取和降维操作,以得到脑电特征;其中,所述脑电特征包括Spectrum特征和ERSP特征; 利用所述脑电特征对SVM模型进行训练和测试,以得到训练好的所述SVM模型;其中,所述SVM模型通过MATLAB中的fitcsvm函数实现,KernelFunction为高斯核rbf,BoxConstraint设置为5,KernelScale设置为auto,误分类代价Cost设置为cost_matrix=[03;10],Standardize设置为true; 将待测数据集输入至训练好的所述SVM模型中,以得到听觉神经特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学,其通讯地址为:710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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