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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于PLI-Relief的脑电通道选择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：CN114931385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210517910.1，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于PLI-Relief的脑电通道选择方法是由贺炎;王忠民;赵玉鹏;范琳;张洁;衡霞;张荣;梁琛;王文浪设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PLI-Relief的脑电通道选择方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通领域和脑电信号通道选择技术，具体涉及一种基于PLI‑Relief的脑电通道选择方法。该方法包括以下步骤：采集疲劳驾驶脑电数据并进行预处理，去除伪迹成分；基于通道各信号间相位滞后指数构建关联矩阵；二值化关联矩阵并构建脑功能网络，根据网络属性实现通道初选；提取初选通道脑电信号的功率谱密度特征并利用Relief算法对通道按权重排序；采用准确率选择法确定最优通道并据此进行疲劳状态识别。本发明的优点是：所设计的通道选择方法综合考虑了脑电信号的时频特征和各通道信号之间的功能连接关系，在保持较高识别准确率的同时大幅减少了通道数量，为可穿戴脑电疲劳驾驶监测设备的设计提供了可实施的方案。

本发明授权一种基于PLI-Relief的脑电通道选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PLI-Relief的脑电通道选择方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：使用脑电设备实时采集被试执行驾驶任务时的脑电信号； 步骤2：对原始脑电数据进行预处理； 步骤3：采用相位滞后指数PhaseLagIndex，PLI度量通道之间的功能连接关系，选择阈值对PLI矩阵进行二值化，构建脑功能网络，根据网络属性选择相位同步性较高的通道作为初选通道；其中，两个通道信号之间的PLI值表示为： 其中，N表示时间点的个数，Δφreltn表示两个信号在时间点n处的相位差，sign是一个符号函数，当函数的自变量为正值时其输出为1，当自变量为负值时其输出为-1，当自变量为0时其输出为0；PLI的值域为[0，1]，当PLI的值等于0时，说明两个EEG信号的相位差分布完全对称，否则，PLI的值越大，对应的两组EEG信号的相位差分布越不对称； 步骤4：对每位被试，计算初选通道的功率谱密度特征，将每个通道当作一个特征，然后利用Relief算法得到各初选通道的权重，并且将所有初选通道的权重归一化在[-1,1]之间，把所有被试的该通道权重进行加和，得到和个体无关的每个初选通道的权重；其中，利用Relief算法计算初选通道权重的公式为： 其中，xih是第i个i的取值是从1到k样本xi的同类样本中的最近邻样本，xim是样本xi的异类样本中的最近邻样本，代表样本xi在特征j上的取值，和同理；代表样本xi和样本xih在特征j上的距离，距离的计算根据特征j的类型分为两种，对离散型特征： 对连续型特征： 代表样本xi和样本xim之间的距离，计算方法和相同，特征的权重越大，说明该特征和样本的类别更为相关，也更适用于进行样本的分类，反之，则表示该特征与样本的类别关系不大，不适用于进行样本的分类任务； 步骤5：按照权重大小对T个初选通道进行排序，从权值最大的通道开始分别取前N个通道特征进行组合，N的取值从1到T，然后通过常用的分类算法进行疲劳状态分类，得到每种通道特征组合所对应的准确率，随着通道数目的增加，当疲劳状态识别准确率变化比较小时，则选择当前的准确率对应的通道组合为最优通道选择结果。

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