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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类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：CN117235576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311197470.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类方法是由李远成;张永高;田志鹏;郭莉;汪梅;曹非;闫新设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据分类方法领域，公开了一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类方法，包括步骤：S1.获取模型需要的运动想象脑电信号；S2.对数据进行预处理；S3.采用VMD效果定量评价指标作为HGS算法的适应度函数，对VMD算法进行参数自适应优化，可以有效避免模态混叠的发生，得到更完全的VMD分解结果；S4.预处理后的运动想象脑电信号采用自适应去噪算法进行处理，使用本发明所提出的去噪算法后信号SNR得到了提升，均方根误差降低；S5.采用黎曼空间内的数据裁剪算法对黎曼最小距离平均场分类器进行优化，将得到的去噪后运动想象脑电信号作为输入，提高分类准确率；S6.分类结果转换为控制信号，作为下位机的输入。

本发明授权一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于黎曼空间的运动想象脑电意图分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取模型需要的运动想象脑电信号，对运动想象脑电信号样本进行取帧； S2.对数据进行预处理； S3.采用VMD效果定量评价指标作为饥饿游戏搜索算法的适应度函数，对VMD算法进行参数自适应优化；所述VMD效果定量评价指标包括VMD分解后的归一化残差功率Pres、模态分量uk的最小包络熵minEp、相邻模态分量uk的中心频率之差 S4.预处理后的运动想象脑电信号采用自适应去噪算法进行处理，具体为，先使用步骤S3中自适应优化后的VMD算法进行分解，对其含噪分量使用独立成分分析算法进行去噪；再进行ICA逆变换，重构运动想象脑电信号，完成去噪步骤； S5.采用黎曼空间内的数据裁剪算法对黎曼最小距离平均场分类器进行优化，将步骤S4中得到的去噪后运动想象脑电信号作为该算法的输入，得到分类结果； S6.分类结果转换为控制信号，作为下位机的输入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安科技大学，其通讯地址为：710054 陕西省西安市雁塔中路58号西安科技大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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