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龙图腾网获悉零壹未来生物科技(湖南)有限公司申请的专利一种多模态生物信号采集与状态识别系统及方法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：CN121524655B 。

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：202610049850.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种多模态生物信号采集与状态识别系统及方法是由何熲;顾俊青;郭辰设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态生物信号采集与状态识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于生理状态检测技术领域，本发明公开了一种多模态生物信号采集与状态识别系统及方法；包括：采集受试者的多模态生物信号数据并进行数据清洗，得到原始信号数据集；进行伪信号区段识别，输出异常片段并剔除得到有效应答数据集；进行信号跟踪，输出信号判别结果并基于该信号判别结果执行漂移校正，输出漂移修正数据集；执行趋势补齐，得到完整特征数据集；进行状态判断推理，输出模态信息权重进行标记，得到模态标记数据集；进行异常标签修正，得到修正状态识别序列；基于修正状态识别序列构造生物信号识别策略并发送到预设数据接收端；提升了多模态生物信号采集与状态识别的精准度与鲁棒性。

本发明授权一种多模态生物信号采集与状态识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态生物信号采集与状态识别方法，其特征在于，包括： S1.采集受试者的多模态生物信号数据并进行数据清洗，得到原始信号数据集； S2.对原始信号数据集进行伪信号区段识别，包括： 将原始信号数据集按照时间顺序划分为等长的识别时段，提取幅度值序列； 计算幅度值序列的变化速率，同时计算幅度差分方差； 若变化速率低于第一变化阈值且幅度差分方差小于第二方差阈值，则将对应的识别时段判定为低变异时段； 统计连续出现低变异时段的数量，若该数量小于预设持续数量阈值则将对应的连续低变异时段对应的时间区段判定为非持续片段； 将每个幅度值序列绘制为幅度曲线并统计波峰数量，同时计算极值差；若波峰数量高于波峰数量阈值且极值差小于波动阈值则将对应识别时段判定为高频扰动片段； 将低变异时段、非持续片段和高频扰动片段的集合交集片段确定为异常片段并从原始信号数据集中剔除得到有效应答数据集； S3.对有效应答数据集进行信号跟踪，包括： 计算模态残差序列与基线残差序列的相似距离；若相似距离高于设定变化阈值，则判断模态信号数据存在基线结构变化； 构造滑动窗口遍历与存在基线结构变化的模态信号数据相同时段的信号数据，计算每个滑动窗口内的信号样本熵；若信号样本熵在连续滑动窗口内单调下降，且滑动窗口数量高于预设滑动次数则将判断对应模态信号数据存在非生理性漂移；输出信号判别结果并基于该信号判别结果对有效应答数据集执行漂移校正，将存在非生理性漂移的模态信号数据作为目标校正数据，构造漂移趋势函数； 计算漂移补偿值序列；对目标校正数据进行调整，输出校正信号序列； 执行插值融合，输出漂移修正数据集； S4.对漂移修正数据集执行趋势补齐，包括： 设定趋势分析滑动窗口，对漂移修正数据集中每种模态的漂移修正序列进行遍历划分，得到分析时段序列； 识别每个分析时段的极值位置，并计算末尾时段的一阶导数平均值；若极值位置距离末尾时段起点的时间距离小于预设时间距离阈值，同时末尾时段导数符号相同且一阶导数平均值高于预设斜率，则判断对应分析时段存在趋势抑制； 构造趋势补齐函数计算回补数据长度，从对应分析时段后提取回补数据长度的数据与该分析时段的数据进行拼接，整合所有拼接后的每种模态的漂移修正序列得到完整特征数据集； S5.对完整特征数据集进行状态判断推理，包括： 将完整特征数据集按照模态进行分组，得到模态信号数据组；计算功率谱密度积分； 将功率谱密度积分进行排序得到时段强度分布序列，绘制状态特征曲线；计算特征相似度； 识别每个模态信号数据组的峰值事件时间戳，计算时间延迟；同时计算互信息系数； 若存在模态信号数据组的特征相似度低于特征相似阈值，互信息系数均小于互信息阈值且时间延迟高于延迟阈值，则将对应模态判定为弱响应模态，反之则判定为强响应模态； 计算衰减系数和增强系数，对原始的对应模态权重进行调整，得到模态信息权重对完整特征数据集进行标记，得到模态标记数据集； S6.对模态标记数据集进行异常标签修正，包括： 获取模态标记数据集中每个分析时段对应的状态标签，并同步提取标准特征指标； 针对每个分析时段对应的状态标签设定判断条件，包括：功率谱密度积分低于功率积分阈值，特征相似度低于特征相似阈值，模态信息权重低于对应模态标准权重阈值；若三种判断条件中存在满足两个或两个以上，则判定该分析时段内的状态标签存在异常； 若存在异常的状态标签前后相邻两个分析时段的状态标签保持一致，则将该存在异常的状态标签替换为相邻状态标签； 若存在连续多个异常的状态标签，且对应模态的特征相似度低于特征相似阈值，则将连续多个异常的状态标签重标记为无效状态标签； 将修正后的模态标记数据集作为修正状态识别序列； S7.基于修正状态识别序列构造生物信号识别策略，包括： 识别状态标签，提取对应模态的模态信息权重；将状态标签与对应模态的模态信息权重与预设标准状态模板进行匹配，输出对应实际生理状态；将实际生理状态和对应的状态标签与其中各模态的模态信息权重封装为生理状态匹配单元，编码为生物信号识别策略并发送到预设数据接收端。

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