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龙图腾网恭喜中国兵器工业计算机应用技术研究所申请的专利脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置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：CN117251774B 。

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：202311049672.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置是由刘莹;李小俚;赵小川;金雷明;刘华鹏;邵佳星设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开实施例公开一种脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置，该方法包括：获取待处理脑电信号；获取训练后的伪迹去除模型；根据训练后的伪迹去除模型，对所述待处理脑电信号进行伪迹去除，获得所述待处理脑电信号中的干净信号。

本发明授权脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号伪迹去除方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理脑电信号；获取训练后的伪迹去除模型；根据训练后的伪迹去除模型，对所述待处理脑电信号进行伪迹去除，获得所述待处理脑电信号中的干净信号；其中，所述伪迹去除模型的训练方式包括：获取样本脑电信号和所述样本脑电信号的标注信息；其中，所述样本脑电信号的标注信息包括所述样本脑电信号中的干净信号；构建所述样本脑电信号的图结构；其中，所述图结构的节点为所述样本脑电信号中各脑电信号分别对应的信号强度，所述图结构中任意两个节点间的连边基于类内连边矩阵或者类间连边矩阵确定，各所述任意两个节点间连边对应的权重构成类内权重矩阵或者类间权重矩阵；根据所述类内连边矩阵、所述类内权重矩阵、所述类间权重矩阵、待训练的伪迹去除模型输出的所述样本脑电信号去除伪迹后的干净信号和所述样本脑电信号的标注信息，构建第一损失；基于所述第一损失更新待训练的伪迹去除模型的模型参数；所述根据所述类内连边矩阵、所述类内权重矩阵、所述类间权重矩阵、待训练的伪迹去除模型输出的所述样本脑电信号去除伪迹后的干净信号和所述样本脑电信号的标注信息，构建第一损失，包括：根据所述类内权重矩阵、所述样本脑电信号的标注信息和待训练的伪迹去除模型输出的所述样本脑电信号去除伪迹后的干净信号，构建第二损失；根据所述类间权重矩阵、所述样本脑电信号的标注信息和待训练的伪迹去除模型输出的所述样本脑电信号去除伪迹后的干净信号，构建第三损失；根据所述类内连边矩阵，确定类内拉普拉斯矩阵；根据所述类内拉普拉斯矩阵和待训练的伪迹去除模型输出的所述样本脑电信号去除伪迹后的干净信号，构建第四损失；根据所述第二损失、所述第三损失和所述第四损失，构建所述第一损失。

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