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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于特征融合的脑电信号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：CN116304821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310259271.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于特征融合的脑电信号识别方法是由刘春秀;高付鹏;薛宁;姚盼;郭宇森设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的脑电信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征融合的脑电信号识别方法，属于机器人技术领域；解决了现有技术中脑电信号识别方法特征提取不充分，准确率低，且实时性差的问题；本发明的方法包括以下步骤：获取并构建脑电数据集；脑电数据集中包括多通道数字脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签；利用脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签进行迭代训练，得到脑电信号识别模型；脑电信号识别模型用于对输入的多通道数字脑电信号进行空间特征提取、特征融合、时间序列特征提取和特征分类，得到输入的脑电信号对应的运动想象指令类别；获取待识别的多通道脑电信号数据，利用脑电信号识别模型识别得到对应的运动想象指令类别。

本发明授权一种基于特征融合的脑电信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的脑电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取并构建脑电数据集；所述脑电数据集中包括多通道数字脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签； 利用所述脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签进行迭代训练，得到脑电信号识别模型；所述脑电信号识别模型用于对输入的多通道数字脑电信号进行空间特征提取、特征融合、时间序列特征提取和特征分类，得到输入的脑电信号对应的运动想象指令类别；所述脑电信号识别模型包括特征提取模块、特征融合模块、LSTM模块和分类输出模块； 所述特征提取模块包括多个不同层数的通路；每个通路用于对输入的各通道的脑电信号进行相应层数的特征提取，得到各通道相应深度的特征数据； 所述特征融合模块用于对每个通路输出的各通道相应深度的特征数据分别进行拼接，再将各通路拼接后的特征数据进行特征融合，得到融合特征向量；所述融合特征向量表示为： ； 其中，i为特征索引，为第j个特征提取通路输出的特征向量，为第m个特征提取通路输出的特征向量； 所述LSTM模块用于对所述融合特征向量进行时间序列特征提取； 所述分类输出模块用于基于所述LSTM模块提取得到的时间序列特征数据进行分类预测，得到输入的脑电信号对应的运动想象指令类别； 获取待识别的多通道脑电信号数据，利用所述脑电信号识别模型识别得到对应的运动想象指令类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院空天信息创新研究院，其通讯地址为：100089 北京市海淀区北四环西路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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