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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法和系统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：CN119918014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510388187.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法和系统是由程时伟;祝嘉潞设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法及其系统，旨在解决脑电信号分析中的个体差异和低信噪比问题，其方法包括：（1）特征优化：设计渐进式优化算法消除脑电情感特征的个体差异；（2）特征评估：构建多维评估体系，验证特征优化算法的有效性；（3）异常特征检查：定位并处理异常特征；（4）特征导出：实现优化特征集的导出与可视化报告的生成。本发明构建可视化系统实现可视分析方法的工程化应用，为情感计算研究中的脑电特征质量问题提供了系统化的解决方案。

本发明授权一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）特征优化：设计渐进式优化算法消除脑电情感特征的个体差异，采用被试内动态标准化消除个体间基线差异，利用对比学习算法提取跨被试对齐的微分熵特征DE，引入协同交叉注意力机制实现微分熵特征DE与功率谱密度特征PSD的动态互补融合； （11）被试内动态标准化包括：通过逐被试标准化策略消除个体间基线差异；采用自适应动态标准化方法实现全局和局部统计量的动态平衡；执行如下具体步骤： （111）对于每个被试的数据，初始化其全局均值和标准差； （112）使用滑动窗口遍历当前被试的样本，实时计算窗口内的局部统计量和； （113）通过动态权重实现全局与局部统计量的融合，得到动态统计量和： （114）基于动态统计量，对窗口内的原数据进行Z-Score标准化，将其映射至零均值、单位标准差的统一空间； （115）在遍历过程中动态衰减值，保留全局统计特性的同时，逐步增强对脑电时序动态特性的适应性； （12）对比学习预训练包括：在标准化后的特征空间中，通过跨被试情感状态约束的正负样本对优化特征空间的类内紧凑性和类间分离性，使相同情感状态的特征距离缩小，不同情感状态的特征距离扩大，从而学习具有跨被试一致性的情感表征； （13）协同交叉注意力融合包括：从对比学习算法的编码器中提取微分熵特征DE，引入协同交叉注意力机制，实现微分熵特征DE与功率谱密度特征PSD的动态互补融合； （2）特征评估：构建多维评估体系，从特征分布模式、个体差异系数、聚集性和相关性多个角度评估特征质量，验证特征优化方法的有效性；所述的多维评估体系，具体包括： （21）分布模式分析：利用t-SNE算法将高维特征降维至二维空间，聚类可视化实现跨被试分布差异的定性分析； （22）聚集性分析：定义个体聚集性IA指标，量化二维空间中特征点的被试内聚集程度；在计算时，随机抽取20%的样本构建多轮迭代； （23）个体差异分析：提出个体差异指数IDI度量二维空间中不同被试的类间分布差异； （24）相关性分析：提出主体相关性IC指标，采用基于k近邻距离熵估计的非参数方法量化脑电特征与被试身份标签的非线性关联强度； （3）异常特征检查：建立异常值检测与多域可视分析结合的检查机制，实现对低信噪比脑电信号中异常特征的定位和检查； （4）特征导出：生成并导出经过优化和异常处理后的特征文件及可视化图文报告。

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