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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于脑电信号的注意力调控闭环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：CN119724536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411516005.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于脑电信号的注意力调控闭环系统是由潘家辉;伍骞;陈永健;孙瑜妤设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的注意力调控闭环系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电信号的注意力调控闭环系统，该闭环系统由硬件部分与软件部分组成，其中所述硬件部分包括：头戴设备，配备高灵敏度的EEG电极，用于采集前额叶的脑电信号，被采集的信号通过无线通信技术实时传输到计算机或移动设备进行进一步处理和分析；多导可编程电刺激装置，根据算法反馈动态调整电刺激的参数，提供个性化的刺激方案；个性化的注意力提升方案：本发明通过实时分析个体的脑电图EEG信号，特别是theta波与beta波的比值TBR，能够精确地捕捉到个体在不同状态下的注意力变化；利用这些数据，系统能够定制个性化的刺激方案，以适应个体的当前需求，而不是采用一种适用于所有人的通用方法。

本发明授权一种基于脑电信号的注意力调控闭环系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的注意力调控闭环系统，其特征在于：该闭环系统由硬件部分与软件部分组成，其中 所述硬件部分包括： 头戴设备，配备高灵敏度的EEG电极，用于采集前额叶的脑电信号，被采集的信号通过无线通信技术实时传输到计算机或移动设备进行进一步处理和分析； 多导可编程电刺激装置，根据算法反馈动态调整电刺激的参数，提供个性化的刺激方案； 所述软件部分包括： 信号预处理模块，对采集到的EEG信号进行滤波和去噪处理，去除环境噪声和伪影，确保信号的纯净度； 特征提取模块，从预处理后的EEG信号中提取与注意力相关的特征； 注意力状态分类模块，采用残差域泛化模型，对提取的特征进行分类，判断用户的注意力状态； 反馈控制模块，根据分类结果，实时调整电刺激设备的参数，确保刺激的有效性和针对性； 该闭环系统的具体使用步骤如下： 信号采集： 通过采集1000Hz的脑电信号，将脑电实时信号经过wifi的通信方式，发送给主机设备，从而获得原始的脑电数据；每次进行实时判断会采用2s作为一个判断的依据； 数据预处理： 数据预处理过程需要使用带通滤波器和带阻滤波器；带阻会将50Hz的工频干扰信号进行滤除；同时由于注意力脑电信号与theta波和Beta波相关；通过带通滤波器滤波处理，保留theta的波和alpha的信号； 特征提取： 经过数据预处理，将使用傅里叶变换的算法计算频域特征如下，然后再转换成功率谱特征；脑电的功率谱特征将用于对脑电注意力的算法特征，用于训练和检测； 其中N是样本点数，x[n]是离散时间信号，X[k]是离散频域信号，其中为负数函数，Σ为求和函数；功率谱Pf表示频域信号的功率随频率的变化，功率谱可以通过计算幅度谱的平方得到，如下公式xf代表对应频率的幅度，其平方值即为功率谱即Pf； pf＝|xf|2 如上同时通过频域信号进行处理将脑电的频域信号转化为功率谱信号，作脑电状态特性信号用于算法处理； 注意力状态评估： 状态评估分为两个部分，首先是模型预训练过程；第二个是数据评估过程；模型预训练过程需要进行注意力脑电数据的采集，通过算法模型得到一个注意力状态评估模型，用于分类注意状态和非注意状态；残差域泛化模型，模型的公式如下： y＝fx+x 特征y是输入特征x经过特征变换函数f后与原输入特征xx的和； Py∣x表示给定输入特征x时，输出特征y属于类别k的概率；fkx是针对类别k的特征变换结果，而分母是对所有可能类别j的efjx的求和； 通过不同的卷积核，对输入的脑电功率谱密度特征做不同程度的卷积，使用3层卷积，最后的结果进行特征融合最后得到分类的特征，即脑电特征提取模型。

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