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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台及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：CN119919775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510150694.5，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台及方法是由刘怡俊;崔友锋;叶武剑;梁应章设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台及方法，涉及脑电技术领域，包括：依次连接的PC端、加速器和片外存储器；PC端部署有图像处理器，图像处理器用于获取脑电图信号，并将脑电图信号转换为格拉姆角场图像；片外存储器，用于存储改进的Spikformer模型的目标权重参数；加速器，用于加载目标权重参数，并根据改进的Spikformer模型基于格拉姆角场图像进行脑电图癫痫数据分类，输出分类结果。基于上述方案，将脑电图信号转换为格拉姆角场图像后，通过加速器按照改进的Spikformer模型进行脑电图癫痫数据分类，可以减少计算复杂度，从而降低计算功耗。

本发明授权一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种脑电图癫痫数据分类的硬件加速平台，其特征在于，包括：依次连接的PC端、加速器和片外存储器； 所述PC端部署有图像处理器，所述图像处理器用于获取脑电图信号，并将所述脑电图信号转换为格拉姆角场图像； 所述片外存储器，用于存储改进的Spikformer模型的目标权重参数； 所述加速器，用于加载目标权重参数，并根据改进的Spikformer模型基于所述格拉姆角场图像进行脑电图癫痫数据分类，输出分类结果； 所述改进的Spikformer模型的处理过程，包括： 将格拉姆角场图像进行脉冲深度分离卷积运算，生成第一脉冲卷积特征； 对所述第一脉冲卷积特征进行多次脉冲深度分离卷积运算，分别映射为脉冲查询矩阵、脉冲键矩阵和脉冲值矩阵； 采用所述脉冲查询矩阵与所述脉冲键矩阵按位相与后逐列相加，并进行脉冲非线性映射后与所述脉冲值矩阵按位相与，以通过脉冲矩阵点积运算生成脉冲注意力特征； 对所述脉冲注意力特征进行脉冲全连接计算确定第一脉冲变换特征； 将所述第一脉冲卷积特征与所述第一脉冲变换特征进行残差连接，输出按位相加特征； 对所述按位相加特征进行脉冲全连接计算，构建第二脉冲变换特征； 对所述按位相加特征与所述第二脉冲变换特征残差连接后，进行脉冲全连接计算输出分类结果； 所述脉冲深度分离卷积运算包括依次进行脉冲深度卷积运算和脉冲点卷积运算。

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