多功能储物系统、方法及相关设备

    公开(公告)号:CN119960534A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510135419.6

    申请日:2025-02-07

    Abstract: 本发明公开了一种多功能储物系统、方法及相关设备,涉及多功能储物领域,主要为解决目前的储物柜功能过于单一的问题,通过将新风处理系统与储物柜温湿度调控相结合,以实现充分利用户外空气所含冷能及含湿量进行温湿度的调控,降低使用的电耗。该系统包括:检测模块,设置于多功能储物柜的内部,用于检测所述多功能储物柜的内部数据;环境控制模块,连接于所述检测模块,用于基于室外空气温湿度与储物柜温湿度需求,获取户外新风并进行处理,以调节所述多功能储物柜的内部环境;交互模块,用于获取用户指令以调配所述检测模块和/或环境控制模块,及将所述检测模块和/或环境控制模块的反馈数据显示至用户。本发明用于多功能储物过程。

    一种基于fNIRS分析的ROI脑区通道优化筛选方法

    公开(公告)号:CN116269366A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310258046.2

    申请日:2023-03-17

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于fNIRS分析的ROI脑区通道优化筛选方法,具体包括:同步采集多通道近红外信号,并对其进行预处理,得到脑血氧浓度信号;对预处理后的多通道脑血氧信号计算多类时域特征集合,采用最小二乘法的特征融合算法对时域多特征集合进行特征融合,得到时域最优特征集;基于排列组合算法构建各ROI区通道第一集合,进一步采用先序遍历算法构建ROI区通道第二集合;采用局部‑全局寻优方法,确定使得局部评价指标和大脑全局评价指标最大的ROI区通道第二集合元素,得到大脑各ROI区最优通道组合,实现脑功能状态的有效监测;本发明能够反映大脑真实神经活动。

    一种多模态人体参数同步采集系统及方法

    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

    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。

    基于脑肌电交叉频率耦合的运动功能监测管理方法

    公开(公告)号:CN113274033A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110506156.7

    申请日:2021-05-10

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种基于脑肌电交叉频率耦合的运动功能监测管理方法,其包括步骤:同步采集脑电信号EEG和肌电信号EMG;对采集到的脑电信号EEG和肌电信号EMG分别去除基线漂移、溢出、眼动和工频干扰;研究脑电信号EEG和肌电信号EMG间的交叉频率耦合分析,获得不同运动状态下大脑皮层与肌肉之间关系,选用交叉频率耦合中的四种主要方法,即相位‑相位耦合PPC、相位‑幅度耦合PAC、频率‑幅度耦合FAC和频率‑频率耦合FFC,通过对四种不同类型的耦合方法分析,构建基于多模态特征指标间的神经肌肉系统运动功能监测模型,进行四种方法的关联性研究,从而得到较为精准的分析结果,进而研究运动功能产生的生理机制,实现神经肌肉系统运动功能监测的有效管理。

    一种多模态人体参数同步采集系统及方法

    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

    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。

    融合脑电与功能近红外光谱技术的脑功能监测管理方法

    公开(公告)号:CN113274011A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110507425.1

    申请日:2021-05-10

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种融合脑电与功能近红外光谱技术的脑功能监测管理方法,步骤为:对脑电和脑血氧信号进行同步采集;对采集的信号分别进行去除伪迹干扰的预处理;分别获取脑电‑脑电耦合特征指标MSMVTE、脑血氧‑脑血氧耦合特征指标DFC和脑电‑脑血氧耦合特征指标CIF;进行指标数据的归一化处理,得到标准化的耦合特征指标;分别计算两两指标间的皮尔逊相关系数ri及显著性系数pi;构建脑功能监测模型,分析各耦合特征指标间相关性的强弱及相关的显著性程度,对脑功能状态进行监测管理。本发明融合EEG与fNIRS技术,综合二者空间和时间分辨率的优势,有助于深入、全面地认识大脑在运动过程中脑活动的神经机制,实现大脑功能监测的有效管理。

    基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法

    公开(公告)号:CN113229831B

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202110507436.X

    申请日:2021-05-10

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法,其包括:同步采集不同动作模式下的多通道肌电和肌氧信号;对肌电及肌氧信号进行预处理;对预处理后的信号进行特征提取;构建多模态特征指间回归分析模型,对特征指标之间进行回归分析,研究两两指标之间的关系;构建基于多模态特征指标间的肌肉‑血管状态监测模型,实现对运功功能的客观描述和精准监测。本发明拓展研究多模态关联及耦合分析方法,从肌肉协同特性、组织血氧代谢及肌肉‑血管的非线性耦合特性等层面,构建有效刻画多层次耦合特性的单模态及跨膜态耦合特征指标,综合描述肌肉‑血管间的多层次信息交互特性,实现运动功能的多层次有效刻画和精准监测管理。

    基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法

    公开(公告)号:CN113229831A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110507436.X

    申请日:2021-05-10

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供一种基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法,其包括:同步采集不同动作模式下的多通道肌电和肌氧信号;对肌电及肌氧信号进行预处理;对预处理后的信号进行特征提取;构建多模态特征指间回归分析模型,对特征指标之间进行回归分析,研究两两指标之间的关系;构建基于多模态特征指标间的肌肉‑血管状态监测模型,实现对运功功能的客观描述和精准监测。本发明拓展研究多模态关联及耦合分析方法,从肌肉协同特性、组织血氧代谢及肌肉‑血管的非线性耦合特性等层面,构建有效刻画多层次耦合特性的单模态及跨膜态耦合特征指标,综合描述肌肉‑血管间的多层次信息交互特性,实现运动功能的多层次有效刻画和精准监测管理。

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