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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特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别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：CN119760530B 。

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：202411724595.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法是由唐贤伦;刘鑫燃;李星辰;李劲湘;邓武权;陈秋;汪应;王乐君;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。

本一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法。首先对采集到的脑电数据进行滤波和归一化对脑电信号进行去噪，以提高信号质量；然后使用数据翻转、通道交换和裁剪等操作捕获信号中的潜在特征模式；接着设计了一种神经网络框架对增强的信号和原始信号进行特征提取和耦合；通过特征嵌入的学习与耦合，本发明能够在低维嵌入空间中将神经模式相似的样本聚集，同时有效分离不同神经模式的样本，从而提高脑电信号分类的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征嵌入增强和耦合的脑电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对采集到的脑电信号数据进行人工标记类别和预处理，预处理包括带通滤波和归一化，消除信号中的噪声和伪迹； 步骤2：对预处理后的脑电信号进行数据增强，随机采用数据翻转、通道交换和裁剪方法； 步骤3：构建特征增强耦合神经网络，使用内积和边网络发掘样本之间的关系，使用特征耦合模块对网络结构网络对结构进行优化，增强特征嵌入多样化表达与关联性； 步骤4：将步骤2中的数据与原始数据拼接，训练特征增强耦合神经网络； 步骤5：测试训练的特征增强耦合神经网络，首先对测试数据进行步骤1的预处理，再通过步骤3的特征增强耦合神经网络提取特征并输出识别结果； 所述步骤3具体包括：构建特征增强耦合神经网络，用时空卷积神经网络来实现特征提取；首先，输入数据是m个原始脑电样本，通过数据增强生成m个增强样本，这些样本被分别送入同一个时空卷积神经网络提取特征；时空卷积网络由，一个时间卷积，一个空间卷积和一个可分离卷积组成；对于每个脑电样本xi都有一个随机增广的正样本和2m-2个的负样本，负样本能增加识别xi和的难度，用于增加网络的识别能力； 通过时间通道卷积神经网络获得嵌入特征fi和再经过特征耦合模块；耦合模块基于图神经网络设计；利用一个两层的感知机作为边网络自适应的学习特征空间的拓扑结构；fi和的绝对差值作为边网络的输入，再将边网络的输出和fi和相结合是关系矩阵A；通过关系矩阵A实现信息耦合；耦合公式如下： 将fi中第c通道的值替换为中第c通道的值，是根据关系矩阵A匹配的前k个特征中的一个，所以这样的通道耦合会执行k次，同理；将交换后的特征经过同一个多头注意力层得到嵌入特征Fi和最终将其送入分类器中； 所构建特征嵌入网络充分利用了小批量采样的所有样本之间的关系。

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