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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测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：CN116849682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310887802.8，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测是由周稳兰;王文慧;张佳;冯友兵;王敏设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测在说明书摘要公布了：本发明公开了基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测，本发明采用MFDMA、Hurst指数和分形维数来表征脑电的动态特性，同时考虑了MFDFA方法来获得Hurst指数，其后采用Hall‑Wood和RobustGenon估计器来计算分形维数D，最后在分形维数D和Hurst指数的基础上，提出了一种新的组合测度CI，用于评估癫痫患者和健康受试者的脑电非线性TS，本发明避免单独选择单个索引时发现的限制，提高了算法的有效性和合理性。

本发明授权基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测在权利要求书中公布了：1.基于MFDMA与分形维数的脑电信号检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1：获取脑电信号，获得EEG数据集，分析脑电信号特性； S2：获取EEG片段，为最小化分析时间和分析成本，采用数据分割技术； S3：利用MFDMA提取EEG信号的广义赫斯特指数，具体的： S3.1：给定脑电信号的时间序列,，为数据的总数，构造一个新的序列： ； S3.2：在尺度scale的数值为的移动窗口中，计算移动平均函数，公式为： 其中，表示小于等于的最大非负整数，表示大于等于的最小非负整数，代表移动平均值在移动窗口中存放的位置； S3.3：计算残差并将残差作为新的数据序列，具体的： ，, ，总的数据个数为； 将序列划分成大小相同的个互不相交的区间段，每个区间段取个数据，，，再将序列反向划分一次，得到个区间段； S3.4：计算局部均方根值和全局阶均方根值，具体的： 计算局部均方根值：第个区间段中的均方根函数可以用下式计算得到： 其中为新的数据序列，为总的数据个数，为互不相交的区间段； 计算全局阶均方根值，当时，计算公式为： 当时，计算公式为： S3.5：改变尺度scale的数值,得到对应的，如果信号序列是具有幂律关系的尺度不变信号，则： 其中是阶Hurst指数； S4：提取EEG信号的分形维数，具体的： S4.1：分析分形维数在非线性时间序列TS中的性质； S4.2：采用Hall-Wood估计器，即HW估计器得到分形维数分量； S4.3：利用RobustGenon估计器，即RG估计器计算分形维数分量； S5：定义计算脑电非线性时间序列TS的联合指数CI；根据Hurst指数和分形维数能够表示非线性时间序列TS的随机性和长期依赖性，提出联合指数CI，公式如下： 其中和分别是与赫斯特指数和分形维数相关的随机游走现象期望值，是的估计值，由得到，其中和分别由S4.2和S4.3计算获得； S6：计算EEG数据段的CI指数，利用威尔科克森Wilcoxon符号秩检验原理实现癫痫检测。

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