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申请/专利权人：小舟科技有限公司

摘要：本申请公开一种基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法及设备，通过根据人脑脑区分布知识，将原始脑电信号处理后的脑电目标信号划分为包含各脑区对应的脑电目标信号的多个区域；将预训练的心理状态评估模型对应的计算单元划分为多个计算子单元；在多个脑区中确定关键脑区，通过关键脑区对应的关键区域对应的计算子单元构建第一脑电特征序列；基于局部相关性分析法获取关键脑区对应的边缘局部特征，以优化关键脑区对应的计算子单元的权重参数；调整计算子单元的滑动窗口时间长度和位置，构建第二脑电特征序列；分别将第一脑电特征序列和第二脑电特征序列输入心理状态评估模型，获取第一脑电状态和第二脑电状态，完成对原始脑电信号的分析。

主权项：1.一种基于多尺度脑电特征融合的脑电信号分析方法，其特征在于，包括：获取待分析的原始脑电信号，对所述原始脑电信号数据进行预处理，获取脑电目标信号；根据人脑脑区分布知识，将所述脑电目标信号划分为多个区域，每个所述区域对应一个脑区，每个所述区域至少包含所述脑区对应的脑电目标信号；对预训练的心理状态评估模型对应的计算单元进行划分，获取多个计算子单元，每个所述计算子单元对应一个所述区域；在多个所述脑区中确定关键脑区，所述关键脑区对应的区域为关键区域，通过所述关键区域对应的所述计算子单元构建所述关键区域第一脑电特征序列；对所述关键区域对应的脑电目标信号进行短时傅里叶变换，获取所述关键区域对应的时频图；根据所述时频图提取所述关键区域对应的时域全局特征和频域全局特征；将所述时域全局特征和频域全局特征进行拼接，获取所述第一脑电特征序列；其中，采用256ms窗口长度和128ms步长提取所述第一脑电特征序列，以在固定的256ms时间尺度内获得更精细的时间分辨率；在多个所述区域中，基于局部相关性分析法获取所述关键脑区对应的边缘局部特征，根据所述边缘局部特征优化所述关键脑区对应的计算子单元的权重参数；调整所述关键脑区对应的计算子单元的滑动窗口时间长度和位置，通过所述关键脑区对应的计算子单元构建所述关键脑区的第二脑电特征序列；其中，采用512ms的滑动时间窗口和256ms的步长提取所述第二脑电特征序列，通过较长时间窗口和较大步长捕获更长时程的脑电动态信息，能更好描述脑电状态的缓慢演变过程；分别将所述第一脑电特征序列和第二脑电特征序列输入所述心理状态评估模型，获取第一脑电特征序列对应的第一脑电状态和第二脑电特征序列对应的第二脑电状态，根据所述第一脑电状态和第二脑电状态完成对所述原始脑电信号的分析。

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