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龙图腾网恭喜东北电力大学申请的专利一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法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：CN115005844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210426378.2，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法是由门洪;夏秀鑫;石岩;郑文博;李鹏威;英宇翔设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法，包括如下步骤：利用脑电信号采集系统分别获取受试者在多种气味刺激下所诱发的嗅觉脑电数据，在利用其数据建立脑电样本后，依次经低通、带通滤波方法降噪，采用降采样减小数据量，然后依据脑电节律对数据进行频段划分，利用时间窗实现对样本的每个频段的数据按时间进行剪切分段，对剪切前和剪切后不同时段下各频段的脑电数据进行重构，基于残差模块和卷积块注意模块构建具有频段注意力机制的模型，将重构后的不同时段的脑电数据并行输入到带有频段注意力机制的模型用于气味辨识。本发明可以基于嗅觉脑电实现对气味的快速识别，且识别效果好，其准确率和F1得分都在97%以上。

本发明授权一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法在权利要求书中公布了：1.一种用于嗅觉脑电识别的频段注意力方法，其特征在于，包括：S1、将用于嗅觉脑电诱发的若干种类的样本静置于密封的取样瓶中用于产生刺激气味，利用脑电信号采集系统分别获取受试者在多种气味刺激下所诱发的嗅觉脑电数据；S2、在利用采集到的脑电数据建立脑电样本后，依次经低通、带通滤波方法降噪，采用降采样减小数据量，然后依据脑电节律对数据进行频段划分，利用时间窗实现对样本的每个频段的数据按时间进行剪切分段，对剪切前和剪切后不同时段下各频段的脑电数据进行重构；S3、基于残差模块和卷积块注意模块构建带有频段注意力机制的模型；S4、将重构后的不同时段的脑电数据并行输入到具有频段注意力机制的模型用于气味辨识；所述步骤S3中，构建具有频段注意力机制的模型的目的是为了充分发掘嗅觉脑电在每个频段的特征信息，在不需要进行人工选择有效频段的情况下，就充分发掘其关键频段的特征信息；在基于残差模块和卷积块注意模块构建具有频段注意力机制的模型时，所述卷积块注意模块具有通道注意力和空间注意力机制，嵌入到残差模块中，来构成具有注意力机制的残差模块，多个具有注意力机制的残差模块相结合构成了具有注意力机制的残差网络，所述具有频段注意力机制的模型由前端的4个并行的具有注意力机制的残差网络，以及后端的拼接层、全连接层和softmax层组成；所述步骤S4中，在将重构后的不同时段的脑电数据并行输入到具有频段注意力机制的模型时，其4个时段的脑电数据分别输入到具有频段注意力机制模型前端的4个并行的具有注意力机制的残差网络，其中每个具有注意力机制的残差网络的输入通道数为5，分别对应脑电数据的5个频段，因此利用模型的注意力机制有效实现对嗅觉脑电中关键频段的自动关注，然后其空间注意力机制实现对关键频段内形式为42×64或84×64的脑电数据中关键的时空特征的有效地挖掘；所述步骤S4中，在将重构后的形式为5×84×64、5×42×64、5×42×64、5×42×64的脑电数据并行输入到具有频段注意力机制的模型时，所述重构后的脑电数据经其4个并行的具有注意力机制的残差网络的一系列注意力、卷积和池化等运算后得到了形式分别为1×4×512、1×2×512、1×2×512和1×2×512的数据，然后该数据被展平为形式为1×2048、1×1024、1×1024和1×1024的4段数据，以此来实现对4个时段嗅觉脑电数据的挖掘，最后展平的特征数据经拼接层实现对4个时段的关键频段下的特征数据的整合，从而使模型自动地根据分类任务充分地利用脑电数据中关键的特征信息，经拼接后的形式为1×5120的数据再依次经全连接层、softmax层得到对8种气味的预测输出。

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