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龍圖騰網(wǎng)恭喜長(zhǎng)春理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119669686B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411733500.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法是由陳曉娟;王明洋;宮玉琳;胡命嘉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法，涉及生物信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先通過VMD對(duì)EEG和sEMG信號(hào)進(jìn)行頻段分解，利用MSCNN提取每個(gè)頻段的時(shí)頻特征；隨后，利用核化廣義偏定向相干性gPDC對(duì)不同頻段的神經(jīng)?肌肉信號(hào)進(jìn)行耦合分析，深入探索跨頻段間的復(fù)雜交互機(jī)制。此方法不僅能夠捕捉同頻段內(nèi)的因果關(guān)系和耦合強(qiáng)度，還能夠揭示跨頻段的非線性耦合關(guān)系，克服了傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在分析跨頻段交互機(jī)制時(shí)的局限性，以及同頻段耦合分析所面臨的不足。此外，該方法充分利用了深度學(xué)習(xí)模型在提取復(fù)雜耦合關(guān)系中的優(yōu)勢(shì)，從而為神經(jīng)康復(fù)評(píng)估和神經(jīng)調(diào)節(jié)機(jī)制的研究提供更加全面、精確的分析視角。

本發(fā)明授權(quán)一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于VMD與MSCNN的跨頻段神經(jīng)肌肉耦合分析方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：獲取同步采集的EEG和sEMG信號(hào)；步驟2：對(duì)同步采集到的EEG和sEMG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用VMD進(jìn)行信號(hào)分解，將EEG信號(hào)xt和sEMG信號(hào)yt分解為多個(gè)模態(tài)，使每個(gè)模態(tài)在一個(gè)特定的頻段內(nèi)具有帶限特性，并且模態(tài)之間的頻率相互分離；步驟3：設(shè)計(jì)MSCNN特征提取框架，從變分模態(tài)分解后的EEG和sEMG信號(hào)中提取時(shí)頻特征，MSCNN特征提取框架包括至少三組卷積層，第一組卷積層采用三個(gè)并聯(lián)的卷積核進(jìn)行多尺度特征提取，第二組卷積層由一個(gè)卷積層組成，第三組卷積層包括多個(gè)串聯(lián)的卷積層；將多尺度計(jì)算所提取的小尺度、中尺度以及大尺度特征進(jìn)行特征融合；步驟4：構(gòu)建跨模態(tài)多變量自回歸模型，將EEG和sEMG的特征向量聯(lián)合構(gòu)成整體輸入信號(hào)矩陣，并估計(jì)MVAR模型的系數(shù)矩陣Ak；步驟5：計(jì)算偏定向相干性，并引入高斯核將偏定向相干性擴(kuò)展為gPDC，用于分析EEG和sEMG模態(tài)間的非線性耦合關(guān)系；步驟6：根據(jù)gPDC值在不同頻率上的變化，識(shí)別EEG和sEMG不同模態(tài)特征之間的耦合關(guān)系。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長(zhǎng)春理工大學(xué)，其通訊地址為：130012 吉林省長(zhǎng)春市衛(wèi)星路7089號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。