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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法及系统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：CN119474855B 。

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：202411431970.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法及系统是由张建海;徐凯凯;程世超设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法及系统。将原始脑电信号加入VAE编码器中得到隐空间分布。在VAE解码器中，加入标准高斯噪声和隐空间噪声分别得到生成脑电和重构脑电。将生成脑电、重构脑电和原始脑电输入鉴别器判断真伪。在训练过程中，采用KL散度损失训练VAE编码器参数，采用重构损失和相似度损失训练VAE解码器参数，采用交叉熵损失和梯度惩罚函数训练鉴别器参数。训练过程中VAE解码器不断生成更真实的脑电信号。最终VAE解码器和鉴别器达到平衡，VAE解码器达到扩增脑电信号数据集的能力。本发明能够通过生成更加真实的脑电信号数据来扩充脑电信号数据集，从而改善网络模型的泛化能力和性能。

本发明授权一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合时频域和微分熵特征的脑电信号生成方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、将原始脑电数据按比例划分为训练集和测试集； 步骤2、对于训练集中的原始脑电信号，计算获取脑电信号的时频特征； 步骤3、对于训练集中的原始脑电信号，计算获取脑电信号的微分熵特征； 步骤4、建立并训练脑电生成模型；具体是： S4.1构建VAE双编码器网络，并根据时频特征和微分熵特征进行编码获取隐空间表征； S4.2构建VAE解码器网络；标准高斯噪声输入至VAE解码器网络得到生成脑电，隐空间表征输入至VAE解码器网络得到重构脑电； S4.3构建带有残差网络的鉴别器对步骤1训练集中的原始脑电和步骤4.2中生成脑电、重构脑电进行真假鉴别； S4.4重复步骤4.1-4.3训练过程，直至VAE解码器网络和带有残差网络的鉴别器达到平衡，VAE解码器网络达到扩充数据集的能力； 步骤5、利用训练后的VAE解码器网络得到最优生成脑电数据，将最优生成脑电数据和测试集的原始脑电数据进行测试验证；最后利用训练并测试完成的VAE解码器网络实现脑电信号扩增； 其中，步骤4.1中所述VAE双编码器网络包括时频编码器、微分熵编码器、隐空间层；采用时频编码器对时频特征计算第一隐空间分布，采用微分熵编码器对微分熵特征计算第二隐空间分布，最后利用隐空间层将第一隐空间分布和第二隐空间分布拼接，得到最终的隐空间分布，即为隐空间随机噪声； 所述时频编码器包括依次串联的三层复数卷积神经网络、全连接层； 所述微分熵编码器包括依次串联的三层一维卷积层、全连接层。

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