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[发明专利]一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法及系统-CN202210213725.3在审
发明人：刘柯;黄家璋 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明属于脑机接口的运动想象领域，具体涉及一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法及系统，包括结合构建的头部模型，将目标对象头皮产生的脑电信号映射到大脑皮层源信号空间；遍历与运动想象区域有关区域的源，获取所有源的幅值采用特征值训练运动意图识别模型；获取待识别脑电信号的特征向量，将其输入训练好的运动意图识别模型获得对应的运动意图；本发明克服了头皮脑电信号低空间分辨率的问题，同时减少了容积导体效应带来的噪音，提高了运动想象识别准确率
一种基于皮层信号运动意图识别方法系统

[发明专利]基于并行DAMSCN-LSTM的运动想象脑电信号分类方法-CN202210885386.3在审
发明人：罗元;周景帆;陈力布杰;盖新晨;何革;凌鉴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行DAMSCN‑LSTM的运动想象脑电信号分类方法，该方法包括步骤：S1，对四类运动想象脑电信号进行预处理，包括去除眼电、肌电，进行带通滤波处理；S2，利用LSTM提取脑电信号的时间特征最后，通过在公开数据集进行验证，并与相关文献进行对比，结果表明本文提出的多类运动想象脑电信号分类算法具有更好的分类结果。
基于并行 damscn lstm 运动想象电信号分类方法

[发明专利]一种基于迁移学习并行多尺度滤波器组时域卷积的运动想象脑电信号分类方法-CN202310218152.8在审
发明人：王丹;朱俊辉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：一种基于迁移学习并行多尺度滤波器组时域卷积的运动想象脑电信号分类方法属于计算机软件领域。“DSAN‑MSFBCNN”模型可以在运动想象分类任务上取得较高的准确率。相比较MSFBCNN模型，本发明提升对运动想象脑电信号的特征提取和分类性能，使用微调后的模型具有更高的泛化能力。
一种基于迁移学习并行尺度滤波器时域卷积运动想象电信号分类方法

[发明专利]基于3D插值和3DCNN的运动想象任务分类方法-CN202310010193.8在审
发明人：李明爱;张京;孙炎珺 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了基于3D插值和3DCNN的运动想象任务分类方法，首先，对运动想象脑电信号进行带通滤波处理；然后，利用快速傅里叶变换(FFT)对每个电极的EEG信号进行频域变换，并求取功率值；接着，将头皮电极的本发明体现了运动想象激活的深度信息，将电极的精确三维空间信息编码到3D插值成像图中，较好地匹配了3DCNN的空间卷积能力。
基于 dcnn 运动想象任务分类方法

[发明专利]基于雷达自动驾驶的脑机控制室内轮椅操作方法及系统-CN202211482646.9在审
发明人：杨国;刘浩;邹应琦;李成森;王忠杰;魏波;胡丹;习峰;李佳峻;刘怡;先茗茜;徐源鸿 -专利权人：成都锦城学院;杨国;邹应琦;李成森;王忠杰;魏波;胡丹;习峰;李佳峻;刘怡;先茗茜
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于雷达自动驾驶的脑机控制室内轮椅操作系统，采用激光雷达扫描轮椅室内应用环境，并上传实时扫描数据至上位机；上位机根据实时扫描数据建立电子地图；根据电子地图对室内位置进行编号，对编号建立对应坐标脚本；采集使用者通过想象室内位置编号产生的运动想象信号；将运动想象信号进行信号放大、信号预处理、信号特征提取与信号特征分类识别出具体的编号；通过ROS执行对应编号位置的坐标脚本并在上位机存储的电子地图上标记对应编号位置；由上位机获取编号位置的地图坐标信息，
基于雷达自动驾驶控制室内轮椅操作方法系统

[发明专利]用于脑机训练的数据监控收集和模型增强的方法及系统-CN202310634604.0在审
发明人：李迎新;王薇 -专利权人：上海术理智能科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种用于脑机训练的数据监控收集和模型增强的方法及系统，包括：对受测者进行运动想象训练，得到训练数据信息，将其与调取的离线受测者列表、受测者相关联文件列表构建映射关系；通过数据服务节点构建离线数据处理环境并读取所述映射关系，获得所述受测者的全面训练数据；对所述受测者的全面训练数据进行数据预处理和特征提取，得到特征并代入基于相似度数据搜索建立的预测模型中，生成对所述受测者运动想象训练的预测结果；将建立的所述预测模型存储至云数据库中，以便对后续运动想象训练的预测、分析，提供模型支撑。
用于训练数据监控收集模型增强方法系统

[发明专利]基于多目标数据时域拼接的运动想象脑电数据生成方法-CN202211165233.8在审
发明人：黄柳舟 -专利权人：意念中枢(重庆)科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及脑电数据处理技术领域，公开了一种基于多目标数据时域拼接的运动想象脑电数据生成方法，包括：基于目标受试者的单个脑电数据，采用KL散度对其他受试者的单个脑电数据进行相似性度量；其中，所述相似性度量为计算其他受试者的单个电脑数据与所述目标受试者的单个电脑数据的相似性本发明提供的基于多目标数据时域拼接的运动想象脑电数据生成方法，用于脑卒中康复系统，解决了当前运动想象脑机接口研究中脑电训练数据不足的问题。
基于多目标数据时域拼接运动想象生成方法

[发明专利]一种运动想象脑电信号分类方法及系统-CN202310238546.X在审
发明人：裴昕 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供一种运动想象脑电信号分类方法及系统，涉及脑电信号分类识别研究技术领域。该运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤，S1：采集获取被试者不同运动想象状态下脑电波信号，S2：对采集的脑电波信号进行滤波、降噪预处理，S3：对预处理后的信号进行特征提取，构建联合特征矩阵，S4：对信号进行降维处理后
一种运动想象电信号分类方法系统

[发明专利]基于语言想象和运动想象时序编码的脑电信号识别方法-CN202210600663.1在审
发明人：王力;黄学文;詹倩倩;任玲玲;王淑婷 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明涉及脑电信号识别技术领域，公开了一种基于语言想象和运动想象时序编码的脑电信号识别方法，包括以下步骤：步骤一、设计实验范式以及采集脑电数据；步骤二、将采集的EEG信号按照十折交叉验证划分训练集和测试集本发明通过结合FBRCSP、STWFBRCSP算法将想象期分割为五个时间窗后对每个时间窗进行多频段滤波，然后利用RCSP进行特征提取，并利用互信息选择最优特征，最终的决策输出由五个支持向量机SVM的投票结果决定
基于语言想象运动时序编码电信号识别方法

[发明专利]基于改进共空间模式的少通道运动想象特征提取方法-CN202310747713.3在审
发明人：席旭刚;李晶;汪婷;孟明;高云园 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进共空间模式的少通道运动想象特征提取方法，包括如下步骤：首先，设计实验范式，实验动作包括左手运动想象和右手运动想象。采集C3，C4通道对应动作的脑电信号。
基于改进空间模式通道运动想象特征提取方法

[发明专利]基于CSP多尺度卷积神经网络的运动想象解码方法-CN202310654961.3在审
发明人：周良伟;李迎新;金晶;王薇 -专利权人：上海术理智能科技有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本申请公开基于CSP多尺度卷积神经网络的运动想象解码方法，包括以下步骤：规范化EEG脑电信号数据，然后进行带通滤波处理，切分出若干个滤波频带，进行CSP共空间空域滤波处理；为每一个频带的数据分配权重；自动提取分配完权重的信号本申请提供的运动想象解码方法能够极大的提升了滤波效果，进而有效提升运动想象解码分类的准确性以及分类模型的鲁棒性。
基于 csp 尺度卷积神经网络运动想象解码方法

[发明专利]基于人工蜂群时频参数优化的运动想象脑电模式识别方法-CN201610012818.4有效
发明人：王爱民;苗敏敏;刘飞翔;陈安然;戴志勇 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-01-08 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工蜂群时频参数优化的运动想象脑电模式识别方法，该方法根据线性判别准则进行导联选择，通过人工蜂群算法进行时域及频域最优参数的选择，采用共空间模式算法进行特征提取，最后由线性判别分析算法进行特征分类结果表明：导联选择算法能有效选择类间区分度较大的导联通道，同时基于人工蜂群的时频参数优化算法能自动选择类间区分度较大的时间窗口及频带，得到了较好分类结果，能够有效识别不同的运动想象模式。与传统的参数人工选择方法及频域参数自动选择算法相比，本发明的方法能同时在时域及频域上进行全局最优参数的自动搜寻，更有利于提升运动想象脑电信号的特征提取及特征分类效果。
基于人工蜂群参数优化运动想象模式识别方法

[发明专利]基于OpenVIBE的高性能运动想象在线脑机接口系统-CN201610761426.8有效
发明人：吴畏;王超;李远清;齐菲菲;俞祝良;顾正晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-08-29 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OpenVIBE的高性能运动想象在线脑机接口系统，包括信号采集设备、信号测试脚本、信号采集脚本、数据训练脚本以及在线实验脚本，其中，信号测试脚本连接信号采集设备，通过信号测试脚本检测信号质量，再通过信号采集脚本设置实验参数并进行运动想象实验数据采集，然后使用数据训练脚本基于RSTFC算法实现时空滤波分类器的训练，并得到具体的时空滤波分类器导入所述在线实验脚本，在线实验脚本根据训练得到的时空滤波分类器实现高性能的运动想象在线脑机接口系统
基于 openvibe 性能运动想象在线接口系统

[发明专利]基于运动想象脑-机接口的无人机虚拟控制方法及系统-CN201710171103.8有效
发明人：李长军;荣海军;董继尧;陈霸东;黄辉 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2017-03-21 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：一种基于运动想象脑‑机接口的无人机虚拟控制方法及系统，控制方法包括：1)实验开始，被试者观看虚拟无人机界面，想象不同的肢体运动，采集脑电信号；2)依次经过时间滤波、空间滤波、特征提取和特征转化将脑电信号转化为控制信号；3)脑电控制信号传递到虚拟无人机控制程序，通过虚拟无人机控制程序控制虚拟无人机飞行，通过虚拟无人机界面呈现反馈的无人机飞行状态，被试者实时监视自己的控制效果，调整运动想象状态，直至成功完成虚拟无人机飞行任务或者触发失败条件
基于运动想象接口无人机虚拟控制方法系统

[发明专利]基于独立分量分析的运动想象脑电信号分类方法-CN201810366834.2有效
发明人：周蚌艳;吴小培;吕钊;阮晶;张磊;郭晓静;张超;高湘萍;卫兵 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于独立分量分析的运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤：S1：采集脑电信号并对脑电信号进行预处理，将预处理后的脑电信号随机分为训练集和测试集；S2：将训练集数据依次选择单次试验样本数据进行独立分量分析计算，并基于源的空间分布模式实现运动相关分量的自动识别获取；S3：基于零训练分类器的运动想象分类识别；S4：使用训练集数据进行导联的优化选择，将优化后的导联代入测试集，循环步骤S2和S3，得到最终的分类识别率本发明可以减少由采集的EEG数据之间的差异性所带来的空域模型匹配问题产生，对运动想象EEG信号具有较高的识别正确率。
基于独立分量分析运动想象电信号分类方法