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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利脑电信号细粒度情绪识别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：CN120180306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510320494.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权脑电信号细粒度情绪识别方法及系统是由周梦妮;高冉;相洁;温昕;牛焱;董艳清;宋子泽;许亚茹设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号细粒度情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种脑电信号细粒度情绪识别方法，包括：从FACED数据集中选取被试脑电信号，对预处理后的被试脑电信号进行分频分段；对分频分段后的所有脑电信号，使用基于共波动的边中心分析法，构建共波动边时间序列ETS、共波动边功能连接矩阵EFC；根据共波动边时间序列ETS、共波动边功能连接矩阵EFC的高阶时空特性，构建CoEdge‑STNet模型，所述CoEdge‑STNet模型为细粒度情绪分类模型；在被试内不同频段下，使用CoEdge‑STNet模型进行细粒度情绪识别；在跨被试不同频段下，使用CoEdge‑STNet模型进行细粒度情绪识别。本发明还涉及一种脑电信号细粒度情绪识别系统。本发明能够对细粒度情绪进行有效识别，提高了情绪识别的准确性。

本发明授权脑电信号细粒度情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号细粒度情绪识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1，从FACED数据集中选取被试脑电信号，对预处理后的被试脑电信号进行分频分段； S2，对分频分段后的所有被试脑电信号，使用基于共波动的边中心分析法，构建共波动边时间序列ETS、共波动边功能连接矩阵EFC； S3，根据共波动边时间序列ETS、共波动边功能连接矩阵EFC的高阶时空特性，构建CoEdge-STNet模型，所述CoEdge-STNet模型为细粒度情绪分类模型； S4，在被试内不同频段下，使用CoEdge-STNet模型进行细粒度情绪识别； S5，在跨被试不同频段下，使用CoEdge-STNet模型进行细粒度情绪识别；其中： 所述的步骤S3包括： 所述CoEdge-STNet模型包括：2个时空协同卷积模块ST-ConvBlack1、ST-ConvBlack2和全连接层fc，其中，每个时空协同卷积模块均通过两个时间卷积层和一个图卷积层的组合来提取时空特征。

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