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龍圖騰網恭喜東北電力大學申請的專利一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115005844B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210426378.2，技術領域涉及：A61B5/374；該發明授權一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法是由門洪;夏秀鑫;石巖;鄭文博;李鵬威;英宇翔設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法，包括如下步驟：利用腦電信號采集系統分別獲取受試者在多種氣味刺激下所誘發的嗅覺腦電數據，在利用其數據建立腦電樣本后，依次經低通、帶通濾波方法降噪，采用降采樣減小數據量，然后依據腦電節律對數據進行頻段劃分，利用時間窗實現對樣本的每個頻段的數據按時間進行剪切分段，對剪切前和剪切后不同時段下各頻段的腦電數據進行重構，基于殘差模塊和卷積塊注意模塊構建具有頻段注意力機制的模型，將重構后的不同時段的腦電數據并行輸入到帶有頻段注意力機制的模型用于氣味辨識。本發明可以基于嗅覺腦電實現對氣味的快速識別，且識別效果好，其準確率和F1得分都在97%以上。

本發明授權一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法在權利要求書中公布了：1.一種用于嗅覺腦電識別的頻段注意力方法，其特征在于，包括：S1、將用于嗅覺腦電誘發的若干種類的樣本靜置于密封的取樣瓶中用于產生刺激氣味，利用腦電信號采集系統分別獲取受試者在多種氣味刺激下所誘發的嗅覺腦電數據；S2、在利用采集到的腦電數據建立腦電樣本后，依次經低通、帶通濾波方法降噪，采用降采樣減小數據量，然后依據腦電節律對數據進行頻段劃分，利用時間窗實現對樣本的每個頻段的數據按時間進行剪切分段，對剪切前和剪切后不同時段下各頻段的腦電數據進行重構；S3、基于殘差模塊和卷積塊注意模塊構建帶有頻段注意力機制的模型；S4、將重構后的不同時段的腦電數據并行輸入到具有頻段注意力機制的模型用于氣味辨識；所述步驟S3中，構建具有頻段注意力機制的模型的目的是為了充分發掘嗅覺腦電在每個頻段的特征信息，在不需要進行人工選擇有效頻段的情況下，就充分發掘其關鍵頻段的特征信息；在基于殘差模塊和卷積塊注意模塊構建具有頻段注意力機制的模型時，所述卷積塊注意模塊具有通道注意力和空間注意力機制，嵌入到殘差模塊中，來構成具有注意力機制的殘差模塊，多個具有注意力機制的殘差模塊相結合構成了具有注意力機制的殘差網絡，所述具有頻段注意力機制的模型由前端的4個并行的具有注意力機制的殘差網絡，以及后端的拼接層、全連接層和softmax層組成；所述步驟S4中，在將重構后的不同時段的腦電數據并行輸入到具有頻段注意力機制的模型時，其4個時段的腦電數據分別輸入到具有頻段注意力機制模型前端的4個并行的具有注意力機制的殘差網絡，其中每個具有注意力機制的殘差網絡的輸入通道數為5，分別對應腦電數據的5個頻段，因此利用模型的注意力機制有效實現對嗅覺腦電中關鍵頻段的自動關注，然后其空間注意力機制實現對關鍵頻段內形式為42×64或84×64的腦電數據中關鍵的時空特征的有效地挖掘；所述步驟S4中，在將重構后的形式為5×84×64、5×42×64、5×42×64、5×42×64的腦電數據并行輸入到具有頻段注意力機制的模型時，所述重構后的腦電數據經其4個并行的具有注意力機制的殘差網絡的一系列注意力、卷積和池化等運算后得到了形式分別為1×4×512、1×2×512、1×2×512和1×2×512的數據，然后該數據被展平為形式為1×2048、1×1024、1×1024和1×1024的4段數據，以此來實現對4個時段嗅覺腦電數據的挖掘，最后展平的特征數據經拼接層實現對4個時段的關鍵頻段下的特征數據的整合，從而使模型自動地根據分類任務充分地利用腦電數據中關鍵的特征信息，經拼接后的形式為1×5120的數據再依次經全連接層、softmax層得到對8種氣味的預測輸出。

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