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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强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：CN114841192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210289437.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法是由秦翰林;张昱赓;马琳;王诚;卢长浩;刘嘉伟;王欣达;陈嘉欣;于跃设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法，包括：获取多通道脑电信号；对获取的多通道脑电信号进行基于多智能体强化学习的干扰去除决策，得到干净信号；采用时空注意力建模对干净信号进行细节恢复，以得到增强后的脑电信号。基于强化学习机制对脑电信号的去噪流程进行选择优化，得到去除多类无关干扰的干净信号，提升脑电特征的整体信噪比和显著性效果。在此基础上，采取引入transformer注意力机制的时空间关系建模，利用脑电测试信号流固有的时序连续性与空间关联性，重建得到更高空间分辨率的信号，扩展脑电源数据的通道特征。最终达成提高信号空间分辨率从而提高识别精度的目的。

本发明授权一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习联合去噪与时空关系建模的脑电信号特征增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取多通道脑电信号； S2、对获取的所述多通道脑电信号进行基于多智能体强化学习的干扰去除决策，得到干净信号； S3、采用时空注意力建模对所述干净信号进行细节恢复，以得到增强后的脑电信号； 步骤S2，包括： 步骤S21、将所述干净信号输入包含全部去噪算法的级联式网络进行第一次去噪； 步骤S22、对得到的第一次去噪结果进行评估； 步骤S23、根据第一次评估结果的得分进行结果的反馈后指导网络结构的变更； 步骤S24、使用变更后的网络结构构造新的去噪策略处理所述干净信号得到第二次去噪结果； 步骤S25、对得到的所述第二次去噪结果进行评估； 步骤S26、根据第二次评估结果的得分进行结果的反馈后指导网络结构的变更； 重复执行上述步骤，以获取到针对所述多通道脑电信号的最优联合去噪方法； 步骤S3，包括： 步骤S31、在特征通道维度上应用空间注意力transformer进行空间特征的编码； 步骤S32、在时间维度对数据进行切片以进行注意力转换，获得包含时序关联的注意力特征； 步骤S33、在时序特征引导下，对空间特征进行增强； 步骤S34、根据时空两个维度特征获取增强后的脑电信号。

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