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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统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：CN116975606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310963114.5，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统是由闫勉;董鑫淼;王海梁;陶达;郭柏淇设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统，包括：EEG信号采集设备采集接受到刺激后产生的EEG信号，将采集到的原始信号导入Matlab中的EEGLAB模块进行数据预处理，再传输到数据分析系统；数据分析系统进行脑电信号的提取，将脑电信号转化成可进行统计分析的数据，再将数据传输到判别识别系统；判别识别系统通过KNN算法进行消费者购买意愿分析。本发明首先通过EEG设备采集消费者额叶部位的脑电信号，然后提取出特征值，采用KNN机器学习模型来检测消费者购买意愿的变化，本发明可以智能化检测当消费者接受到不同的外部刺激时购买意愿的变化，提高了分析的效率和准确性。

本发明授权一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法，其特征在于：包括： EEG信号采集设备采集接受到刺激后产生的EEG信号，将采集到的原始信号导入Matlab中的EEGLAB模块进行数据预处理，再传输到数据分析系统； 数据分析系统进行脑电信号的提取，将脑电信号转化成可进行统计分析的数据，再将数据传输到判别识别系统； 判别识别系统通过KNearestNeighborKNN算法进行消费者购买意愿分析； 所述预处理包括剔除无用电极、重参考、滤波、重采样、分段和基线校正、独立成分分析和或剔除坏段； 所述独立成分分析通过逆运算将每个数据点的数据进行分解，去除掉伪迹成分，得到干净的数据，处理步骤包括： 1对脑电信号数据进行去均值化和归一化的预处理； 2确定独立成分的个数； 3通过最大似然估计对数据进行处理； 4通过变换矩阵将混合信号转换成一组相互独立的信号； 5估计混合矩阵A； 6将独立成分信号乘上逆混合矩阵使之实现信号恢复； 7通过统计分析对信号的幅度、频率等进行解释； 所述EEG信号的特征包括时域特征、频域特征、时频特征； 所述时频特征是结合时域和频域特征，通过小波变换得到的时间和频率上的信息。

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