中国科学院软件研究所段伟获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种运动想象脑电信号的分类方法、系统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：CN119272120B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411378169.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种运动想象脑电信号的分类方法、系统及存储介质是由段伟;黄廷磊;韩啸宇设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种运动想象脑电信号的分类方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种运动想象脑电信号的分类方法、系统及存储介质，属于脑电信号分析技术领域。本发明对脑电信号中每个通道的时域信号进行MODWT分解，将脑电信号与MODWT分解层信号拼接，在深度维和通道维加权后输入运动想象信号分类网络模型；该模型经过训练，可以对脑电信号进行识别分类，得到运动想象分类结果。本发明采用轻量化的网络模型，减少因训练样本不足导致的过拟合问题，能够实现较好的运动想象信号分类性能。
本发明授权一种运动想象脑电信号的分类方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运动想象脑电信号的分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集多通道的原始脑电信号并进行预处理； S2：对步骤S1得到的预处理后的脑电信号，取出每个通道的时域信号并分别进行最大重叠离散小波变换MODWT分解，在深度维进行拼接扩展，得到MODWT分解层信号； S3：复制多层步骤S1得到的脑电信号，联合步骤S2得到的MODWT分解层信号，在深度维拼接构成高维的输入信号； S4：在深度维和通道维，对步骤S3得到的输入信号使用注意力机制进行加权； S5：构建运动想象信号分类网络模型，该模型包括两个时域卷积模块、一个空间卷积模块、一个通道卷积模块、一个全连接层和一个线性分类器； S6：使用步骤S3得到的输入信号构建带标签的训练集和验证集，用该训练集对运动想象信号分类网络模型进行训练，将训练完成的网络在验证集上进行测试； S7：获取待分类的脑电信号按步骤S1-S3处理后，输入到训练好的运动想象信号分类网络模型中进行识别分类，得到运动想象分类结果。
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