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公开(公告)号：CN113155464A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110351265.6
申请日：2021-03-31
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明提供一种面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法，具体实施步骤如下：首先，使用轴承故障试验台的振动加速度传感器采集测试轴承的不同状态下驱动端和风扇端的高频振动加速度信号数据；然后，对轴承振动加速度信号数据做预处理，并划分为训练集、测试集和验证集；接着，搭建轴承故障识别CNN模型，并初始化，将样本图像与标签作为训练样本来训练完整的卷积神经网络模型，并记录完整的卷积神经网络模型中各层相关参数和超参数信息；最后，将轴承故障识别CNN模型可视化，并对可视化模型结果进行分析评估，并依照优化方法优化模型结构。本发明使用了三种可视化的方法，同时得到了基于可视化的参数优化方法和基于可视化判断网络模型的方法。
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公开(公告)号：CN114259243B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111659039.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态人体参数同步采集系统及方法，涉及多模态信息研究及同步采集领域。本发明包括多模态信息采集硬件系统、上位机软件系统及无线网络传输部分，其中硬件系统包括计算机、脑电‑脑氧信息同步采集装置、脑电、脑氧、肌氧、肌电及运动信息采集及传输、同步触发等部分，提供多模态信息采集的硬件设备基础；并基于MATLAB的GUI环境开发上位机软件系统，实现多类任务选择及呈现、同步触发打标、信号接收、保存、预处理及波形实时显示等功能；无线网络传输部分实现运动过程中多模态人体参数信息的实时采集及传输。本发明便于无线传输、多类信号同步采集，在时间上实现精确匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113967025B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111266151.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/397
Abstract: 本发明提出了一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法，其包括以下步骤：S1得到多通道EMG信号；S2基于肢体肌肉多层次动态特征分析方法进行建模，获取多层次动态特征；S3根据获取的多层次动态特征，进行肌肉多层次响应机制及运动功能评估策略的分析；S4根据功能肌群协同作用的模块化结构及功能网络特性，获得针对肢体运动模式异常及功能结构改变的情况；S5确定肢体肌肉多层次动态响应机制及构建运动功能评估策略。本发明从单通道肌电信号、双通道肌电信号、多通道肌电信号进行肢体肌肉多层次动态响应分析，得到肌肉的多层次动态响应演变规律，构建基于肌电多层次动态特征综合评估策略，为运动功能状态有效评估提供可行依据。
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公开(公告)号：CN115346676A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210905321.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于皮层肌肉网络的运动功能重建动态模型构建方法。基于多节点互联和同步触发技术，利用高密度脑电‑肌电采集设备，实现高密度脑电和肌电信息采集，并对其进行分级预处理；基于超图学习构建多维广义复杂网络模型，从而获取高阶网络指标；构建数据关联映射模型，基于自动编码器获取皮层‑肌肉功能网络特征编码向量，基于特征转换器和线性掩码单元将其转换为生理状态特征；通过皮层‑肌肉网络显著结构生成器生成稀疏皮层‑肌肉功能网络显著结构，实现皮层‑肌肉功能网络动态模拟模型构建及可视化呈现。本发明从大脑和皮层肌肉网络的关联性出发，研究皮层‑肌肉功能网络演变规律，对理解皮层‑肌肉功能耦合及协同机制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114259243A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111659039.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态人体参数同步采集系统及方法，涉及多模态信息研究及同步采集领域。本发明包括多模态信息采集硬件系统、上位机软件系统及无线网络传输部分，其中硬件系统包括计算机、脑电‑脑氧信息同步采集装置、脑电、脑氧、肌氧、肌电及运动信息采集及传输、同步触发等部分，提供多模态信息采集的硬件设备基础；并基于MATLAB的GUI环境开发上位机软件系统，实现多类任务选择及呈现、同步触发打标、信号接收、保存、预处理及波形实时显示等功能；无线网络传输部分实现运动过程中多模态人体参数信息的实时采集及传输。本发明便于无线传输、多类信号同步采集，在时间上实现精确匹配。
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公开(公告)号：CN113155464B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110351265.6
申请日：2021-03-31
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明提供一种面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法，具体实施步骤如下：首先，使用轴承故障试验台的振动加速度传感器采集测试轴承的不同状态下驱动端和风扇端的高频振动加速度信号数据；然后，对轴承振动加速度信号数据做预处理，并划分为训练集、测试集和验证集；接着，搭建轴承故障识别CNN模型，并初始化，将样本图像与标签作为训练样本来训练完整的卷积神经网络模型，并记录完整的卷积神经网络模型中各层相关参数和超参数信息；最后，将轴承故障识别CNN模型可视化，并对可视化模型结果进行分析评估，并依照优化方法优化模型结构。本发明使用了三种可视化的方法，同时得到了基于可视化的参数优化方法和基于可视化判断网络模型的方法。
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公开(公告)号：CN113967025A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111266151.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/397
Abstract: 本发明提出了一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法，其包括以下步骤：S1得到多通道EMG信号；S2基于肢体肌肉多层次动态特征分析方法进行建模，获取多层次动态特征；S3根据获取的多层次动态特征，进行肌肉多层次响应机制及运动功能评估策略的分析；S4根据功能肌群协同作用的模块化结构及功能网络特性，获得针对肢体运动模式异常及功能结构改变的情况；S5确定肢体肌肉多层次动态响应机制及构建运动功能评估策略。本发明从单通道肌电信号、双通道肌电信号、多通道肌电信号进行肢体肌肉多层次动态响应分析，得到肌肉的多层次动态响应演变规律，构建基于肌电多层次动态特征综合评估策略，为运动功能状态有效评估提供可行依据。
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