哈尔滨工业大学曹天傲获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测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：CN115964655B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310041182.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测方法是由曹天傲;王启松;刘丹;汤泓;陶琳;钟小聪;孙金玮设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测方法在说明书摘要公布了：一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测方法，涉及一种错误相关电位的识别方法，为了解决现有的脑机接口对错误相关电位信号识别率差的问题。本发明通过对原始脑电信号进行预处理，并进行无重叠滑动窗分析，提取出时域特征；利用Welch法对该信号进行特征提取，获取频域特征；将时域特征与频域特征进行特征组合，利用互信息作为特征和正误类别之间的测度，计算特征与类别的互信息量并进行排序，筛选出排名靠前的特征；利用最小二乘支持向量机进行始错误相关电位分类，对样本进行留一交叉验证，获取并保留个体最佳模型，得到最终错误相关电位分类的准确率。有益效果为提高了错误相关电位的识别精度。
本发明授权一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互信息量的脑机接口中错误相关电位的监测方法，其特征在于，该监测方法包括以下步骤： 步骤一、对原始脑电信号进行预处理，获取原始错误相关电位信号； 步骤二、对步骤一获取的原始错误相关电位信号进行无重叠滑动窗分析，提取出每个滑动窗口信号的平均绝对值，并将该平均绝对值作为原始错误相关电位信号的时域特征； 步骤三、利用Welch法对步骤一获取的原始错误相关电位信号进行特征提取，获取原始错误相关电位信号的频域特征； 步骤四、将步骤二获取的时域特征与步骤三获取的频域特征进行特征组合，获得组合后特征； 步骤五、用互信息作为步骤四组合后特征与正误类别之间的测度，计算组合后特征与正误类别的互信息量并进行降序排序，获取并保留最佳模型；在最佳模型基础上，利用最小二乘支持向量机对错误相关电位进行分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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