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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电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：CN117132815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311088296.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电识别方法是由徐宝国;高泽林;杨心昊;宋爱国设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电识别方法，包括:1对自然手部动作的多通道脑电信号进行采集；2对多通道EEG信号进行预处理，提取每个时间点的δ波，θ波，α波，β波，γ波。3利用wSAR模型构建时域多层脑网络；4利用跨频率耦合计算频域多层脑网络；5将时域与频域多层脑网络组合并标准化；6计算多层脑网络的多层网络度量与分解后的超邻接矩阵，并将其输入双层图卷积网络GCN，融合人工，浅层，深层特征进行分类。本发明使用wSAR模型与跨频率耦合CFC提出了一种新的时频融合多层脑网络，同时使用两层GCN全面提取了多层脑网络的特征信息，有利于揭示大脑的神经生理学机制和提高自然动作脑电的解码精度。

本发明授权一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频多层脑网络的自然手部动作脑电识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 1对自然手部动作的多通道脑电信号进行采集； 2对多通道EEG信号进行预处理，并使用滑动时间窗口提取每个时间点的EEG信号，同时提取每个时间点的δ波，θ波，α波，β波，γ波； 3对各时间点数据进行处理，以电极为节点，DTF为层内连接,以wSAR模型参数为层间连接，构建时域多层脑网络；时域层间连接的计算方法如下：出于时间距离越近影响越大的假设，在传统AR模型中添加加权项，同时对常数项进行处理，建立wSAR模型，计算wSAR模型参数作为层间连接； 4对各频段的数据进行处理，计算跨频层间耦合，频域层间连接的计算方法如下：对各频率的EEG信号进行希尔伯特变换，提取幅值与相位信息，计算两两频率间的跨频率耦合CFC，选用了相幅耦合PAC、相相耦合PPC与幅幅耦合AAC指标的平均值作为最终的层间连接； 5将34构建出的时频多层脑网络组合成一个三维的标准形式：M＝V,E,ω，l,其中V代表点集，E代表边集，ω代表边的大小，1代表点的位置标记；该标准形式将脑区抽象成z轴，时间为x轴，频率为y轴，即将单层网络压缩成一维，随着层数的维度增加，多层脑网络的维数增加； 6计算5中标准形式的多层脑网络度量，包括常见的多层度，特征向量中心性，以及多层脑网络特有的时间灵活度，用作自然动作解码的神经性分析；最后计算邻接矩阵，将该标准形式输入GCN，进行分类识别。

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