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龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除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：CN114795242B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202210452840.6，技術領域涉及：A61B5/369；該發明授權一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法是由奇格奇;安亞寧;趙朔;關偉設計研發完成，并于2022-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法。該方法包括：采集駕駛員模擬駕車的腦電信號和駕駛行為數據，得到原始腦電數據；識別原始腦電數據中的各種偽跡成分，構建多種偽跡成分組合方案；在不同的偽跡成分組合方案下分別對腦電數據進行偽跡成分去除處理，分別提取腦電信號的頻譜特征；根據腦電信號的頻譜特征對應時間段計算駕駛行為數據；評估不同偽跡組合去除效果下的預測模型的駕駛行為數據的預測結果的準確度，根據評估結果得到最優的偽跡成分組合去除方案。本發明能夠明確不同駕駛情境下應去除的偽跡成分，在有效去除偽跡的同時，又能盡可能保留有效信息，有助于人機共駕系統利用腦電信號進行駕駛狀態感知及做出輔助決策。

本發明授權一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法在權利要求書中公布了：1.一種應用于人機共駕的駕駛員腦電偽跡去除方法，其特征在于，包括： 采集駕駛員模擬駕車的腦電信號和駕駛行為數據，并對腦電信號進行基礎降噪處理，得到原始腦電數據； 識別原始腦電數據中的各種偽跡成分，構建多種偽跡成分組合方案；在不同的偽跡成分組合方案下分別對腦電數據進行偽跡成分去除處理，分別提取不同偽跡成分組合去除后的腦電信號的頻譜特征； 根據所述腦電信號的頻譜特征對應時間段，計算出駕駛員的駕駛行為數據； 根據所述腦電信號的頻譜特征和駕駛行為數據選取預測模型，評估不同偽跡組合去除效果下的所述預測模型的駕駛行為數據的預測結果的準確度，根據評估結果得到最優的偽跡成分組合去除方案； 所述的識別原始腦電數據中的各種偽跡成分，構建多種偽跡成分組合方案，在不同的偽跡成分組合方案下分別對腦電數據進行偽跡成分去除處理，包括： 對原始腦電數據進行第一輪獨立成分分析ICA后，通過基于空間和時間聯合特征的腦電偽跡自動檢測器ADJUST識別眨眼、水平眼動、垂直眼動和一般性不連續四種偽跡成分，根據眨眼、水平眼動、垂直眼動、一般性和肌肉偽跡五種偽跡成分組成多種偽跡成分組合方案； 找出最佳的偽跡成分組合，按照該最佳的偽跡成分組合對腦電數據進行偽跡成分去除處理，肌肉偽跡的去除是通過ARR中基于盲源分離技術的肌電信號去除功能實現，其它四種偽跡成分直接在ADJUST插件中將相應偽跡成分刪除； 所述的分別提取不同偽跡成分組合去除后的腦電信號的頻譜特征，包括： 將去除偽跡成分后的腦電數據劃分為長度1S，重疊時間0.1S的多個時間段，將所有時間段的腦電數據組成數據集，將數據集劃分為訓練集和測試集，將每個時間段的腦電數據經快速傅利葉變換，轉換到不同頻帶，計算五個不同波段的腦電數據的平均功率，得到腦電信號的頻譜特征，所述五個不同波段包括δ波段：0.5–3Hz、θ波段：4–7Hz、α波段：8–13Hz、β波段14–30Hz和γ波段：31–70Hz； 所述的根據所述腦電信號的頻譜特征對應時間段計算出駕駛員的駕駛行為數據，包括： 基于每個時間段的腦電數據，分別計算每個時間段內所述駕駛員的駕駛行為數據在1S內的平均值，存儲每個時間段內的腦電數據和對應的駕駛行為數據，針對具體駕駛場景選擇恰當的駕駛行為分別作為駕駛行為特征和駕駛決策指標。

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