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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于左右脑情绪偏侧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：CN117100264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310980777.8，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于左右脑情绪偏侧的情绪识别方法是由张琼;陈姗姗;陈鑫;金正坤;刘云清;李棋设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于左右脑情绪偏侧的情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于情绪识别技术领域，尤其为一种基于左右脑情绪偏侧的情绪识别方法；该方法具体包括如下步骤：S1，脑电信号采集电极和处理：得到标准的脑电信号；S2，脑电信号左右脑的时域特征和频域特征提取：提取Hjorth和微分熵特征；S3，基于左右脑特征差异计算动态图卷积神经网络的边权重：CRITIC权重法计算权重；S4，基于脑电信号通道间相关性计算动态图卷积神经网络的邻接矩阵：计算锁相值构造邻接矩阵；S5，通过改进的动态图卷积神经网络进行情绪识别：迭代、训练；本发明通过对左右脑时域和频域分别提取相同特征，从而更好的识别出左脑对于积极情绪更敏感，右脑对于消极情绪更敏感，解决了情绪识别在效价和唤醒度两个维度AV的准确率不高的问题。

本发明授权一种基于左右脑情绪偏侧的情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于左右脑情绪偏侧的情绪识别方法，其特征在于：该方法具体包括如下步骤： S1：脑电信号采集电极和处理：电极帽的另一端连入芯片进行电位差记录，对获得原始脑电信号进行处理得到规范的脑电信号； S2：脑电信号左右脑的时域特征和频域特征提取：对得到的规范脑电信号左右脑通道在时域提取Hjorth特征，在频域提取微分熵特征，并对其线性融合； S3:基于左右脑特征差异计算动态图卷积神经网络的边权重：通过上一步骤得到的左右脑融合特征差异利用CRITIC权重法计算权重输入到改进的动态图卷积神经网络中作为边权重； S4：基于脑电信号通道间相关性计算改进的动态图卷积神经网络的邻接矩阵：将得到的左右脑融合特征计算锁相值作为改进的动态图卷积神经网络的邻接矩阵； S5：通过改进的动态图卷积神经网络进行情绪识别：得到的左右脑融合特征作为图的点特征，左右脑融合特征权值作为图的边特征，将点特征、边特征和邻接矩阵作为改进的动态图卷积神经网络的输入进行迭代训练来更新权值达到情绪识别要求。

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长春理工大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号；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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