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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种多特征融合自适应步长的脑电信号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：CN120859495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511017981.5，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法是由彭菊红;王亚贤;范馨予;史晓彤设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法，涉及信号处理技术领域。获取待识别用户的脑电信号；脑电信号包括四通道的脑电信号，每个通道包括四个固定频段的脑电信号，针对任一通道每个频段的脑电信号，根据脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分，确定自适应性步长；以自适应性步长分割脑电信号，并计算分割得到的每段脑电信号的微分熵；将四个通道中四个频段的微分熵序列堆叠成三维数据；提取三维数据的时空特征；通过动态可学习位置编码和多头注意力机制建立全局时空依赖关系，确定编码特征；对编码特征进行分类，得到情绪识别结果。该方法能够在利用便携式EEG设备的前提下，保证情绪识别结果具有较高的准确率。

本发明授权一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别用户的脑电信号；脑电信号包括四通道的脑电信号，每个通道包括四个固定频段的脑电信号； 针对任一通道每个频段的脑电信号，获取脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分，并根据脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分，确定自适应性步长； 通过滑动窗口技术以自适应性步长分割脑电信号，得到多段脑电信号，并分别计算每段脑电信号的微分熵；并根据每个频段的所有脑电信号的微分熵，形成序列；并将四个通道中四个频段的序列堆叠成三维数据； 提取三维数据的空间特征，并将空间特征在时间维度上进行扩张，得到时空特征；基于时空特征，通过动态可学习位置编码和多头注意力机制建立全局时空依赖关系，确定脑电信号的编码特征； 对编码特征进行分类，得到待识别用户的情绪识别结果； 根据脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分，确定自适应性步长，包括：对脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分进行权重分配，确定调节因子；根据调节因子，对基础步长按比例调节，得到调节步长；在调节步长上叠加均匀分布的随机扰动，得到自适应性步长； 调节因子的计算公式为： 其中，表示调节因子，表示能量，表示信号波动强度，表示主频成分； 自适应步长的计算公式为： 其中，表示自适应步长，表示调节步长，表示基础步长，表示在波动范围内的均匀随机化，为扰动因子，表示最小限制值，表示最大限制值，表示将限制在区间内。

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