买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法、系统及设备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：CN121278320B 。

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：202511852952.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法、系统及设备是由黄辉;舒启航;葛一粟;胡众义;陈贤设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法、系统及设备。该方法包括：获取多通道运动想象脑电信号；通过卷积嵌入模块提取初步时空特征得到嵌入特征；将嵌入特征输入由多个特征处理子模块堆叠设置的双路径层级混合模块，通过并行设置的主路径和辅助路径分别对嵌入特征逐层进行特征提取，并根据堆叠层级采用不同的特征提取策略；每一层都会通过自适应融合机制对双路径输出特征进行融合得到深度特征；最后通过分类器模块输出运动想象类别的预测概率。本发明有效解决了现有方法计算复杂度高、特征提取不平衡和鲁棒性不足的问题，显著提升了运动想象脑电信号的解码精度和效率。

本发明授权一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径层级混合架构的运动想象脑电信号解码方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多通道运动想象脑电信号； 将所述多通道运动想象脑电信号输入卷积嵌入模块，提取初步时空特征，得到嵌入特征； 将所述嵌入特征输入由多个特征处理子模块堆叠设置的双路径层级混合处理模块，通过所述双路径层级混合处理模块并行设置的主路径和辅助路径分别对所述嵌入特征逐层进行特征提取，并根据堆叠层级采用不同的特征提取策略； 其中，所述双路径层级混合处理模块包括堆叠设置的M个所述特征处理子模块，M为正偶数，前M2的所述特征处理子模块定义为低层特征处理子模块，后M2的所述特征处理子模块定义为高层特征处理子模块； 所述根据堆叠层级采用不同的特征提取策略，具体包括： 所述低层特征处理子模块中所述主路径采用时空双Mamba模块进行特征提取，所述时空双Mamba模块包括时序Mamba模块和空间Mamba模块，其特征提取的步骤包括： 通过所述时序Mamba模块对上一层输出特征进行层归一化后沿序列维度扫描，通过选择性状态空间机制捕捉局部依赖关系，得到时间处理特征； 通过所述空间Mamba模块对所述时间处理特征进行层归一化后沿特征维度扫描，得到所述主路径在当前低层的输出特征； 所述高层特征处理子模块中所述主路径采用时序Mamba模块与混合注意力模块结合的方式进行特征提取，所述混合注意力模块包括并行设置的局部注意力分支和全局注意力分支，其特征提取的步骤包括： 通过所述时序Mamba模块对上一层输出特征进行层归一化后沿序列维度扫描，进行时间特征处理，得到时序处理特征； 将所述时序处理特征输入所述混合注意力模块，通过所述局部注意力分支基于窗口掩码将注意力计算范围限制在局部邻域内，得到局部注意力特征； 通过所述全局注意力分支基于相对位置偏置和温度调整参数增强长程依赖建模能力，得到全局注意力特征； 将所述局部注意力特征与所述全局注意力特征拼接后通过线性层融合，得到混合注意力特征，并与所述时序处理特征进行残差连接后应用层归一化，得到所述主路径在当前高层的输出特征； 所述辅助路径在所有特征处理子模块中采用多头自注意力机制进行特征提取； 通过自适应融合机制对所述主路径和所述辅助路径的输出特征进行融合，得到用于分类的深度特征； 将所述深度特征输入分类器模块，输出运动想象类别的预测概率。

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温州大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区茶山高教园区；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。