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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利稳态视觉诱发电位的分类方法、装置及电子设备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：CN116776219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310706057.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权稳态视觉诱发电位的分类方法、装置及电子设备是由李璇;刘京设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本稳态视觉诱发电位的分类方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种稳态视觉诱发电位的分类方法、装置及电子设备。该方法包括：获取稳态视觉诱发电位信号；基于多个不同频带的带通滤波器，从稳态视觉诱发电位信号中提取多个不同频带中每个频带对应的短时域窗口数据；将多个频带对应的短时域窗口数据均输入到预先训练的混合网络模型，得到稳态视觉诱发电位信号的分类结果；其中，混合网络模型包括卷积神经网络和双向门控递归单元，卷积神经网络用于基于多个频带对应的短时域窗口数据获得融合特征图，并将融合特征图压缩为一维数据；双向门控递归单元用于基于一维数据获得稳态视觉诱发电位信号的分类结果。本发明能够对短时域窗口电位信号数据进行准确分类，提高分类性能。

本发明授权稳态视觉诱发电位的分类方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种稳态视觉诱发电位的分类方法，其特征在于，包括： 获取多通道稳态视觉诱发电位信号； 基于多个不同频带的带通滤波器，从多通道对应的所述稳态视觉诱发电位信号中提取所述多个不同频带中每个频带对应的多通道短时域窗口数据；其中，所述短时域窗口数据为1秒以下的时域数据；每个频带对应的短时域窗口数据包括该频带对应的每个通道的短时域窗口数据； 将所述多个频带对应的多通道短时域窗口数据均输入到预先训练的混合网络模型，得到所述稳态视觉诱发电位信号的分类结果；其中，所述混合网络模型包括卷积神经网络和双向门控递归单元，所述卷积神经网络用于基于所述多个频带对应的多通道短时域窗口数据获得融合特征图，并将所述融合特征图压缩为一维数据；所述双向门控递归单元用于基于所述一维数据得到输出数据，全连接层基于所述双向门控递归单元的输出数据获得所述稳态视觉诱发电位信号的分类结果； 其中，所述卷积神经网络包括空间卷积模块、时间卷积模块和特征融合模块； 所述空间卷积模块用于基于每个频带对应的多通道短时域窗口数据获取每个频带对应的多通道空间特征图； 所述时间卷积模块用于基于每个频带对应的多通道空间特征图获取每个频带对应的多通道时空特征图； 所述特征融合模块用于将所述多个频带对应的多通道时空特征图进行融合，得到融合特征图，并将所述融合特征图压缩为一维数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北师范大学，其通讯地址为：050024 河北省石家庄市南二环东路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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