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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利脑电信号解码方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116796223B 。

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：202310603558.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权脑电信号解码方法、装置、电子设备及存储介质是由王佳星;侯增广;王卫群;苏健强;王一涵设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号解码方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种脑电信号解码方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待解码脑电数据；对待解码脑电数据进行通道压缩，得到压缩脑电数据；基于策略模型，对压缩脑电数据进行策略选择，得到待解码脑电数据的压缩策略和对应的解码模型轻量化策略；基于压缩策略对待解码脑电数据进行压缩，得到目标压缩数据，并基于解码模型轻量化策略所选择的目标解码模型对所述目标压缩数据进行意图解码，得到意图解码结果。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，通过待解码脑电数据压缩和解码模型轻量化，降低了脑电解码所需的计算量，提高了解码模型的解码效率，为在许多资源有限的终端例如康复机器人上的部署带来了可能。

本发明授权脑电信号解码方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号解码方法，其特征在于，包括： 获取待解码脑电数据； 对所述待解码脑电数据进行通道压缩，得到压缩脑电数据； 基于策略模型，对所述压缩脑电数据进行策略选择，得到所述待解码脑电数据的压缩策略和对应的解码模型轻量化策略； 基于所述压缩策略对所述待解码脑电数据进行压缩，得到目标压缩数据，并基于所述解码模型轻量化策略所选择的目标解码模型对所述目标压缩数据进行意图解码，得到意图解码结果； 所述目标解码模型的训练步骤包括候选目标解码模型预训练步骤、策略模型和所述目标解码模型协同训练步骤两部分；所述协同训练步骤包括前向传播步骤和梯度反传步骤； 所述候选目标解码模型预训练步骤包括：基于各压缩策略下的样本压缩脑电数据和所述样本压缩脑电数据的意图标签，对各压缩策略对应的候选目标解码模型进行预训练； 所述前向传播步骤包括：基于所述策略模型，对待解码脑电样本数据进行策略选择，得到候选压缩策略和对应的解码模型轻量化策略；基于所述候选压缩策略对所述待解码脑电样本数据进行压缩，得到候选样本压缩数据，并基于所述解码模型轻量化策略所选择的候选目标解码模型对所述候选样本压缩数据进行意图解码，得到意图解码预测结果； 所述梯度反传步骤包括：基于所述意图解码预测结果与所述待解码脑电样本数据的分类标签，以及对输入所述候选目标解码模型的所述候选样本压缩数据的浮点运算次数，通过梯度反传，对所述策略模型和所述候选目标解码模型进行参数迭代，并基于参数迭代后的候选目标解码模型，得到所述目标解码模型。

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