北京航空航天大学高阳获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种时频多稀疏先验香槟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：CN120164587B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510390490.9，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种时频多稀疏先验香槟方法是由高阳;高天羽;马伟凯;宁晓琳设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种时频多稀疏先验香槟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时频多稀疏先验香槟方法，属于神经振荡活动重建技术领域。所述方法包括使用传感器收集脑神经活动原始数据并进行预处理；将大脑皮层源空间分割成多个parcel区域；使用贝叶斯稀疏先验算法对所述多个parcel区域数据进行处理，通过极大似然原理，估计最优源协方差矩阵和最优噪声协方差矩阵；基于空间先验，在TFC框架下引入贝叶斯稀疏先验处理后的结果，分别得到控制段、任务段和综合段的最优传感器协方差矩阵以及最优源方差矩阵，计算并比较源功率的变化，实现对振荡活动的估计。本发明表现出优于其他基准算法的性能，尤其是在低信噪比和多源条件下，展现了其在神经振荡活动重建上的潜力和实用性。
本发明授权一种时频多稀疏先验香槟方法在权利要求书中公布了：1.一种时频多稀疏先验香槟方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：使用传感器收集脑神经活动原始数据并进行预处理； 步骤S2：基于振荡源DDP算法将大脑皮层源空间分割成多个parcels区域，包括：采集多个非锁相振荡试次，根据感兴趣频段分别设计多个带通滤波器，对各试次进行滤波处理，使用MSP方法计算滤波后的激活概率，计算每个偶极子的平均得分，使用点云生长法和皮层顶点的邻接关系生成多个parcel区域； 步骤S3：使用贝叶斯稀疏先验算法对所述多个parcel区域数据进行处理，通过极大似然原理，估计最优源协方差矩阵和最优噪声协方差矩阵； 步骤S4：基于空间先验，在TFC框架下引入贝叶斯稀疏先验处理后的结果，分别得到控制段、任务段和综合段的最优传感器协方差矩阵以及最优源协方差矩阵，计算并比较源功率的变化，实现对振荡活动的估计。
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