公开(公告)号：CN115982574B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310270918.7

申请日：2023-03-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 叶建宏 ,  李玮峰 ,  史文彬

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2134

Abstract: 本发明公开了基于频率限定掩模因果分解的脑电信息流向特征提取方法，涉及情感计算和信息技术交叉技术领域。本发明使用掩模经验模态分解Masking EMD；进一步构造掩模因果分解MCD，在保留非线性特征的前提下，解决了因果分解中的噪声干扰与耗时问题。接着，使用窄带掩模经验模态分解NMEMD提取指定频率的窄带，该方法以嵌入方式融合窄带信号分量与MCD算法，提取因果流向强度特征CF，从而解决了频率限制与非线性特征保留矛盾。具体来说，若从原始信号去除目标频率的窄带信号分量，其间的因果关系会发生改变。本发明可通过比较去除窄带信号分量前后的相位相干性以识别目标频段窄带信号分量提供的因果信息，进而识别两信号在该频带下的因果关系。

公开(公告)号：CN118948277A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410992403.2

申请日：2024-07-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 叶建宏 ,  李玮峰 ,  史文彬

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了基于非线性交叉频率调制网络的脑电识别方法与系统，涉及脑电信号处理技术领域，实现了非线性划分目标频带并能自适应提取交叉频率耦合特征，其技术方案具体为：预处理模块，用于接收采集的原始脑电信号并进行预处理。频带分解与特征表示模块，用于对预处理后的脑电信号基于eMEMD进行频带划分，非线性地提取目标频带的信号分量。交叉频率耦合层，用于捕获不同频带间的耦合信息，输出交叉频率耦合特征。CNN1D‑ALSTM模型，结合一维卷积神经网络的时序特征提取能力以及Bi‑LSTM的长序列学习能力，捕获交叉频率耦合特征中的时序特征。空间解码模块，用于对时序特征进行空间解码获得时空特征。情绪分类模块用于将时空特征投射到待分类的情绪空间中。

公开(公告)号：CN115982574A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310270918.7

申请日：2023-03-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 叶建宏 ,  李玮峰 ,  史文彬

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2134

Abstract: 本发明公开了基于频率限定掩模因果分解的脑电信息流向特征提取方法，涉及情感计算和信息技术交叉技术领域。本发明使用掩模经验模态分解Masking EMD；进一步构造掩模因果分解MCD，在保留非线性特征的前提下，解决了因果分解中的噪声干扰与耗时问题。接着，使用窄带掩模经验模态分解NMEMD提取指定频率的窄带，该方法以嵌入方式融合窄带信号分量与MCD算法，提取因果流向强度特征CF，从而解决了频率限制与非线性特征保留矛盾。具体来说，若从原始信号去除目标频率的窄带信号分量，其间的因果关系会发生改变。本发明可通过比较去除窄带信号分量前后的相位相干性以识别目标频段窄带信号分量提供的因果信息，进而识别两信号在该频带下的因果关系。