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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和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：CN120929972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511176040.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和系统是由郭伟超;刘杰设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于脑机接口、脑电技术领域，涉及一种基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和系统。该方法包括：获取单通道EEG信号并进行数据预处理；通过基于滑动窗口的眨眼区间检测算法，判断与分割出预处理后EEG信号中的眨眼动作；对确定为眨眼动作的EEG信号区间在时频域上进行自主眨眼特征提取与优化；将提取的特征输入预训练后的MLP分类器，实现自主眨眼的精准识别。本发明利用了单通道EEG设备的便携优势，实现了自主眨眼的精准识别，为构建低误检率、高响应速度的交互系统奠定了关键技术基础，尤其适用于无障碍交互、虚拟现实操控等对意图识别可靠性要求严苛的场景。

本发明授权基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取单通道EEG信号并进行数据预处理； 通过基于滑动窗口的眨眼区间检测算法，判断与分割出预处理后EEG信号中的眨眼动作； 对确定为眨眼动作的EEG信号区间在时频域上进行自主眨眼特征提取与优化； 将提取的特征输入预训练后的MLP分类器，实现自主眨眼的精准识别； 所述基于滑动窗口的眨眼区间检测算法，包括： 通过自适应计算确定眨眼阈值； 采用滑动窗口对EEG信号进行实时检测，通过联合判断时域峰峰值是否超过眨眼阈值以及频域能量是否满足验证条件，准确识别并保存有效的眨眼区间； 所述通过自适应计算确定眨眼阈值，包括： 从原始信号中随机选取n个眨眼事件的基线窗口，计算各窗口的峰峰值； 基于Tukey'sFence准则确定眨眼阈值： 其中为的上四分位数，为下四分位数，为灵敏度因子； 所述采用滑动窗口对EEG信号进行实时检测，通过联合判断时域峰峰值是否超过眨眼阈值以及频域能量是否满足验证条件，准确识别并保存有效的眨眼区间，包括： 采用滑动窗口遍历信号，提取当前窗口内信号的峰峰值，若，则标记当前窗口内信号为候选眨眼事件； 引入频域能量验证机制，基于眨眼事件中高频成分能量呈现显著衰减的特征规律，约束其低频段能量需高于高频段能量，通过振幅阈值与频域能量的双重验证，在单通道EEG信号中精准检测眨眼信号； 引入事件边界补偿机制，以采样率为基准设定前延、后延的补偿窗口以确保眨眼事件的完整性。

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