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龙图腾网获悉江西索普信实业有限公司;上海工程技术大学申请的专利一种基于动态脑网络特征的情绪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：CN116881762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211583971.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法是由王海玲;方志军;吴彦泽;汪丽珍设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及情绪识别的技术邻域，公开了一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法，其特征在于：对采集的脑电波信号进行预处理；对预处理后的脑电波信号，使用dyPLM动态相位线性测量方法提取动态脑功能网络特征；将提取的动态脑功能网络特征输入训练好的神经模型中进行情绪识别。其构建的脑网络特征不易受到噪声影响，更加能够准确捕捉情绪的动态特征，能够有效提高情绪识别的准确性，应用范围更广。

本发明授权一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态脑网络特征的情绪识别方法，其特征在于： 对采集的脑电波信号进行预处理； 对预处理后的脑电波信号，使用dyPLM动态相位线性测量方法提取动态脑功能网络特征； 将提取的动态脑功能网络特征输入训练好的神经网络模型中进行情绪识别； 使用多导联脑电帽对不同的受试者采集脑电波信号，然后对各个受试者的脑电波信号进行预处理，再使用dyPLM动态相位线性测量方法对预处理后的脑电波信号的每个采集时间点的数据进行特征提取，以此获取动态脑功能网络特征，最后将每个受试者对应的动态脑功能网络特征输入训练好的神经网络模型中进行情绪识别； 记预处理后的脑电波信号为S，C为脑电帽中导联信号的总数，T为采集数据的总时间点，先对预处理后的脑电波信号进行希尔伯特变换，获得变换后的脑电波信号； 再对变换后的脑电波信号中任意两个导联信号和，计算，其中为的共轭复数； 然后计算的相位，并对进行时频变换后获得，其中窗函数为高斯函数，为信号的观测区间，再计算对应的能量谱密度； 最后计算任意两个导联信号在采集时间点t的功能连接值，以此构建脑功能网络矩阵； 重复上述过程，获得每个受试者的所有采集时间点t对应的功能连接值，以此获得动态脑功能网络特征。

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江西索普信实业有限公司;上海工程技术大学，其通讯地址为：335503 江西省上饶市万年县丰收产业区；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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