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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码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：CN119760529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411724583.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法是由唐贤伦;李劲湘;李星辰;刘鑫燃;邓武权;陈秋;汪应;陈霸东设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法，包括步骤：设计脑肌电同步实验范式；对采集的脑肌电信号进行去噪与规范化处理；利用小波相干性分析来筛选脑电通道，利用短时傅里叶变换获取时频特征。按以下两种方式融合：一种按通道进行堆叠获取全局特征，一种利用瑞丽熵获取每个通道的显著特征频段并拼接成新的时频图。设计双分支网络来进行特征提取，利用时域残差模块和通道注意力模块来提取拼接时频图的特征，利用3D残差模块和ConvLSTM模块来捕获堆叠时频图的动态变化和时空特征。最后将两个分支的提取到的特征进行拼接融合，利用分类模块进行误差计算与分类解码，有效的提高了脑肌电融合解码的准确率和稳定性。

本发明授权一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据脑电运动想象和肌肉执行情况设计基于单侧手臂四分类动作的EEG-sEMG信号同步采集实验范式，包括采集设备，实验流程，同步触发装置，执行动作和采集情况； 步骤2：对步骤1中获得的原始EEG和sEMG数据进行预处理操作； 步骤3：利用小波相干分析来筛选出与sEMG通道相干性最强的EEG通道，用于后续融合； 步骤4：基于筛选出的脑肌电通道，使用短时傅里叶变换STFT来表征EEG和sEMG的时频特征； 步骤5：采取两种不同的时频融合策略；包括基于通道堆叠的全局融合方式和基于瑞丽熵的局部特征融合方式； 步骤6：设计2D分支用于对拼接频谱图的特征提取,2D分支包括：时域残差模块和通道注意力模块； 步骤7：设计3D分支用于对通道堆叠的频谱图序列特征提取,3D分支包括：3D残差模块和ConvLSTM模块； 步骤8：将步骤6和步骤7分别得到的2D分支特征和3D分支特征展开为一维特征向量，然后进行特征拼接，并用两个全连接层和softmax层来输出转化为分类概率； 所述步骤5：基于通道堆叠的全局融合方式和基于瑞丽熵的局部特征融合方式，具体包括： 对于步骤4中转换的每个通道的EEG和sEMG时频图，按照通道堆叠的方式，将EEG和sEMG信号的时频图在通道维度上进行堆叠，得到了通道数为6的频谱图帧序列，保留了每个频谱图的全局信息；另一种是将通道拼接串联来融合两种信号特征，同步采集的EEG信号和sEMG信号在时间维度上是保持一致的，因此将EEG和sEMG信号的频谱图按通道顺序拼接在一起；丢弃每个时频图中相关性较低的频谱数据片段，减少频谱特征中的冗余数据；使用瑞丽熵来进行频段筛选，具体来说： 其中是时频图的归一化概率，是瑞丽熵的阶数参数，瑞丽熵值越低的区域，表明对应信号的能量越集中，所具备的显著更特征；通过瑞丽熵筛选出具有显著特征的EEG频段和sEMG频段，按照通道顺序在频域维度上对这些频段进行拼接，进而构建出一个融合特征的频谱图，以便更全面地表征EEG和sEMG的特征信息； 所述步骤6设计2D分支用于对拼接频谱图的特征提取,2D分支包括：时域残差模块和通道注意力模块，具体包括： 将步骤5中的拼接的时频图作为对于特征拼接后得到的单帧频谱图，设计了时域-残差模块来提取图像特征；首先用一层大尺度卷积核的时域卷积层来提取浅层时域特征，然后将提取到的浅层特征图输入到小尺度卷积核的两层时域卷积单元中，设计的卷积单元用于探索更深层次的时频特征；在时域卷积层和卷积单元中引入残差机制，来提高浅层特征复用；最后将得到的特征输入到通道注意力模块，用来进行特征聚合以增强跨通道交换信息； 所述步骤7：将堆叠的时频图序列作为3D分支的输入，使用带残差连接的3D卷积层来提取序列间的共同信息，然后使用ConvLSTM模块来提取特征间长期时空相关性信息；最后将步骤6和步骤7分别得到的2D分支特征和3D分支特征展开为一维特征向量，然后进行特征拼接，并用两个全连接层和softmax层来输出转化为分类概率。

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