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龙图腾网恭喜小舟科技有限公司申请的专利基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法、装置及设备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：CN120066284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510554359.1，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法、装置及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑机接口技术领域，公开一种基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法、装置及设备。方法包括获取原始脑电时间序列和对应的频谱特征,对原始脑电时间序列进行小波包分解,获取多尺度脑电信号分量；获取小波系数的复杂度特征；在多个小波系数中确定与用户输入意图最相关的关键小波系数；获取用户的脑电基线特征、认知状态和复杂度特征,用于获取用户个性化的最优意图调控频率；根据关键小波系数和最优意图调控频率,重构生成脑电意图特征序列；对脑电意图特征序列进行经验模态分解,获取反映意图稳态特性的慢变成分和意图动态变化的快变成分；获取用户对应的意图类别，以生成意图类别与虚拟键盘按键的映射关系,生成虚拟键盘的控制指令。

本发明授权基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的人机交互虚拟键盘输入方法，其特征在于，包括： 获取用户的原始脑电时间序列和对应的频谱特征,获取所述频谱特征对应的最优小波基和分解层数,用于对所述原始脑电时间序列进行小波包分解,获取多尺度脑电信号分量； 获取所述多尺度脑电信号分量对应的小波系数的模糊熵,以获取所述小波系数的复杂度特征； 根据所述多尺度脑电信号分量和复杂度特征,在多个小波系数中确定与用户输入意图最相关的关键小波系数； 获取用户的脑电基线特征、认知状态和复杂度特征,用于获取用户个性化的最优意图调控频率； 根据所述关键小波系数和最优意图调控频率,重构生成脑电意图特征序列；对所述脑电意图特征序列进行经验模态分解,获取反映意图稳态特性的慢变成分和意图动态变化的快变成分，包括：对所述脑电意图特征序列的分量进行极值点检测和镜像对称延拓处理，通过迭代筛选获取满足本征模态条件的多阶固有模态分量；基于所述多阶固有模态分量的平均周期和能量分布特征，将所述多阶固有模态分量对应的前阶短周期分量归类为反映意图转换的快变成分，将所述多阶固有模态分量对应的后阶长周期分量和残余项归类为反映意图维持的慢变成分； 根据所述慢变成分和快变成分,获取用户对应的意图类别，包括：对所述慢变成分提取时域统计特征、频段能量分布特征和分量间相关性特征构建持续意图特征向量；对所述快变成分提取瞬时幅值变化率、峰值特征和波形形态特征构建意图转换特征向量；采用多阶段分类策略，对所述持续意图特征向量进行状态分类，并通过自适应阈值检测器识别所述意图转换特征向量对应的意图转换事件；通过动态贝叶斯网络融合状态分类对应的分类结果和意图转换事件，结合意图转换的时空连续性特征进行可信度评估，输出所述意图类别；以根据所述意图类别,生成意图类别与虚拟键盘按键的映射关系,并根据所述映射关系生成虚拟键盘的控制指令,以实现虚拟键盘输入。

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