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！

龙图腾网恭喜小舟科技有限公司申请的专利基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法、装置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：CN119719635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510243245.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法、装置及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法、装置及设备，方法包括：获取待去噪的原始脑电数据和原始脑电数据对应的时间序列；根据时间序列对原始脑电数据进行分割，获取多个分段数据和每个分段数据对应的起始点特征向量；根据每个分段数据对应的起始点特征向量构建因果图模型；根据因果图模型获取原始脑电数据对应的周期变动信息；将因果图模型进行划分，获取多个层级；根据因果图模型和预设的先验知识，获取每个层级对应的噪声信息；获取多个层级的数据一致性信息，根据周期变动信息和数据一致性信息获取层级的失真程度；根据噪声信息和失真程度构建目标滤波算法，滤去原始脑电数据在每个层级对应的干扰噪声。

本发明授权基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于层级因果图模型的脑电数据去噪方法，其特征在于，包括：获取待去噪的原始脑电数据和所述原始脑电数据对应的时间序列；根据所述时间序列对所述原始脑电数据进行分割，获取多个分段数据和每个所述分段数据对应的起始点特征向量；基于因果发现算法，根据每个所述分段数据对应的起始点特征向量构建因果图模型；根据所述因果图模型获取所述原始脑电数据对应的周期变动信息；将所述因果图模型进行划分，获取多个层级；每个所述层级用于反映不同的因果机制；根据所述因果图模型和预设的先验知识，获取每个所述层级对应的噪声信息；获取多个所述层级的数据一致性信息，根据所述周期变动信息和所述数据一致性信息获取每个层级的失真程度；基于预设的因果推理框架，根据所述噪声信息和失真程度构建目标滤波算法，根据所述目标滤波算法滤去所述原始脑电数据在每个所述层级对应的干扰噪声。

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小舟科技有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路3000号1713办公；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”。