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龙图腾网获悉小舟科技有限公司申请的专利智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法、装置及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：CN120105071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510578239.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法、装置及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑机接口技术领域，尤其涉及一种智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法、装置及设备。方法包括：获取脑电信号数据集合，提取时域、频域和时频域特征，生成原始特征集合；对原始特征集合中的每个特征向量进行分解，得到特征原子集合，基于特征原子集合，对原始特征集合中的每个特征向量进行原子级重组，生成重组后的特征集合；并计算重组后的特征集合对应的核矩阵，将核矩阵映射到高维核空间，根据原始特征集合进行主成分分析，获取核主成分投影矩阵；利用核主成分投影矩阵将特征集合投影到低维空间，并结合脑电信号数据集合生成低维非线性特征表示，完成智能眼镜脑电信号特征提取与降维。实现多尺度特征分解和分析域划分。

本发明授权智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种智能眼镜脑电信号特征提取与降维方法，其特征在于，包括： 根据所述智能眼镜镜框和镜腿中的微型干电极，采集佩戴者的脑电信号，形成脑电信号数据集合，根据所述脑电信号数据集合，提取时域、频域和时频域特征，生成原始特征集合； 对所述原始特征集合中的每个特征向量进行分解，得到特征原子集合，在所述特征原子集合中，获取每个所述特征原子对应的响应，将每个所述响应对应的特征原子合并为一个特征组，根据多个所述特征组重新合并生成所述特征原子集合； 基于重新合并生成的所述特征原子集合，对所述原始特征集合中的每个特征向量进行原子级重组，生成重组后的特征集合；并计算所述重组后的特征集合对应的核矩阵，将所述核矩阵映射到高维核空间，根据所述原始特征集合进行主成分分析，获取核主成分投影矩阵；所述对所述原始特征集合中的每个特征向量进行原子级重组，包括：计算每个特征向量与合并后的所述特征原子集合的加权余弦相似度，基于软阈值策略选择相似度最高的多个特征原子；构建所述特征原子对应的编码矩阵，通过包含稀疏正则化项的优化问题求解编码系数；对所述编码系数进行归一化处理，并引入局部结构保持约束生成重组后的特征向量； 利用所述核主成分投影矩阵将所述重组后的特征集合投影到低维空间，并结合所述脑电信号数据集合生成低维非线性特征表示，完成智能眼镜脑电信号特征提取与降维。

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