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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类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：CN114139574B 。

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：202111305081.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类方法是由谢磊;陈韬;郑潜设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类方法，包括以下步骤：通过脑电采集装置采集得到的多通道的脑电信号，并对脑电信号进行预处理；选取代表左、右脑活动的通道信号构造二维信号，通过二维局部均值分解，得到乘积函数分量；分别对两个通道的乘积函数分量进行希尔伯特—黄变换，获得边缘希尔伯特—黄频谱图；计算边缘希尔伯特—黄频谱图中指定频段的平均波带功率作为特征值；将特征值输入到分类器中对不同运动想象任务下的脑电信号进行分类。利用本发明方法，可以针对较少的电极的脑电信号进行特征提取，实现对不同运动想象任务时的脑电信号的分类，有助于推动基于运动想象的在线实时脑机交互控制系统的研究。

本发明授权一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维局部均值分解的脑电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过脑电采集装置采集得到的多通道的脑电信号，并对脑电信号进行预处理；步骤2，选取代表左、右脑活动的通道信号构造二维信号，通过二维局部均值分解，得到乘积函数分量；具体过程为：步骤2-1，选取分别代表左、右脑活动的C3通道信号x1t与C4通道信号x2t构造二维信号xt＝[x1t,x2t]作为输入信号；步骤2-2，取一组二维空间中分布均匀的方向向量，将输入信号沿方向向量投影，得到沿不同方向的投影信号；步骤2-3，对各个投影方向，根据多维信号极值点求解方法，提取输入信号在各个投影方向上的极值点，计算各个投影方向上的平滑局部均值估计函数，整合后得到输入信号的整体局部均值函数，具体公式如下： 其中，mt表示所述输入信号的整体局部均值函数，表示所述输入信号在各个投影方向上的平滑局部均值估计函数，M表示所述方向向量的个数；步骤2-4，分别提取输入信号的两个通道信号各自的极值，计算局部振幅，平滑这些局部振幅后得到两个通道各自的局部振幅函数at＝[a1t,a2t]；步骤2-5，根据整体局部均值函数和局部振幅函数，分别计算两个通道的调频信号，具体公式如下： 其中，skt表示第k个通道的调频信号，hkt表示从输入信号的第k个通道中减去整体局部均值函数mt在第k个通道的投影后获得的剩余信号分量；步骤2-6，若两个通道的局部振幅函数不全部恒为1，则保存局部振幅函数，将得到的两个通道的调频信号所构造的二维信号作为输入信号，重复步骤2-2～2-5，直到两个通道的局部振幅函数全部恒为1；步骤2-7，将步骤2-6保存的所有局部振幅函数相乘，得到整合后的局部振幅函数，与步骤2-6得到的纯调频信号相乘，得到乘积函数分量；步骤2-8，从输入信号中减去乘积函数分量得到输出信号；若输出信号不是单调不变的信号，则将输出信号作为新的输入信号，重复步骤2-2～2-7，直到输出信号为单调不变的信号；步骤3，分别对两个通道的乘积函数分量进行希尔伯特—黄变换，获得边缘希尔伯特—黄频谱图；步骤4，计算边缘希尔伯特—黄频谱图中指定频段的平均波带功率作为特征值；步骤5，将特征值输入到分类器中对不同运动想象任务下的脑电信号进行分类。

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