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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于多模信号融合的紧张度识别方法、系统、介质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：CN119293671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411813295.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多模信号融合的紧张度识别方法、系统、介质及设备是由赵显;刘得成;刘治;任朝霞;陈丹阳;杨乐金;李志强设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模信号融合的紧张度识别方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及紧张度识别技术领域，本发明公开了基于多模信号融合的紧张度识别方法、系统、介质及设备，包括：获取生理信号；基于所述生理信号，通过时域、频域和统计域的浅层特征提取方法，得到基于时域提取的时序特征、基于频域提取的时序特征和基于统计域的时序特征后，通过多尺度深层特征提取方法，提取多尺度深层特征；对于所述多尺度深层特征，计算两两不同尺度的深层特征之间的相关性，并将相关性超过阈值的深层特征删减后，采用加权求和的方法对深层特征进行融合，得到多尺度融合特征；基于所述多尺度融合特征，得到紧张度的分类结果。提高了紧张度评估的准确性和客观性。

本发明授权基于多模信号融合的紧张度识别方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于多模信号融合的紧张度识别方法，其特征在于，包括：获取生理信号；基于所述生理信号，通过时域、频域和统计域的浅层特征提取方法，得到基于时域提取的时序特征、基于频域提取的时序特征和基于统计域的时序特征后，通过多尺度深层特征提取方法，提取多尺度深层特征；对于所述多尺度深层特征，计算两两不同尺度的深层特征之间的相关性，并将相关性超过阈值的深层特征删减后，采用加权求和的方法对深层特征进行融合，得到多尺度融合特征；基于所述多尺度融合特征，得到紧张度的分类结果；其中，通过矩阵乘法计算不同尺度的深层特征之间的相关性：将多尺度深层特征表示为矩阵形式，其中每一行对应一个样本，每一列对应一个尺度的深层特征，对于均有m个样本的深层特征矩阵X和深层特征矩阵Y，计算矩阵X和矩阵Y的协方差矩阵，利用协方差矩阵计算相关系数矩阵，表示矩阵X中的每个深层特征与矩阵Y中的每个深层特征之间的相关性；将相关性超过阈值的多尺度深层特征进行删减，两个尺度的深层特征的相关性超过了阈值，可选择删除其中任意一个或两个都删除，保留相关性差异大的深层特征，将保留的深层特征进行高效融合，输出多尺度融合特征；对深层特征进行融合的具体融合方法，采用加权求和的方法，其中，N表示深层特征的数量，表示融合的深层特征，表示使用自注意力机制权重学习模型自适应训练的第k个深层特征的权重，表示第k个深层特征，自注意力机制权重学习模型动态地调整不同尺度深层特征的重要性，使多尺度融合特征更关注某些尺度的深层特征。

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