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公开(公告)号:CN110710984B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201910992020.4
申请日:2019-10-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于表面肌电信号的递归小脑模型的足踝力矩预测方法。该方法利用和人体足踝关节相关肌肉(包括但不限于腓肠肌、胫骨前肌、腓骨长肌以及踇长伸肌)的表面肌电信号(sEMG)数据以及对应的速度和位置数据,采用递归小脑模型神经网络进行对于人体足踝关节的力矩预测。
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公开(公告)号:CN113143570A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110458686.9
申请日:2021-04-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种多传感器融合反馈调整的止鼾枕,其特征在于,包括:止鼾枕本体、布设在止鼾枕本体上的分布式压力传感器、布设在止鼾枕本体内的多个带有气泵的气囊,以及控制器、心电脉搏波传感器、声音传感器和设置在每个气囊内的气压传感器;所述分布式压力传感器、心电脉搏波传感器、声音传感器、气压传感器和气泵的驱动结构分别连接控制器。其对使用者的睡眠干扰小,使用体验佳。所提取的特征值对鼾声的辨别准确,通过分布式压力传感器网络能识别人体体位信息,对于气压的检测保证了使用的安全性。能在使用者无感知中调整睡眠体位,保证睡眠质量。
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公开(公告)号:CN112120697A
公开(公告)日:2020-12-25
申请号:CN202011019909.3
申请日:2020-09-25
Applicant: 福州大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于表面肌电信号的肌肉疲劳提前预测与分类方法,包括以下步骤:(1)选取与关节运动相关肌肉的表面肌电信号;(2)对获取的表面肌电信号进行预处理,然后对信号进行分段处理,并对每段信号提取非线性特征参量作为疲劳特征向量,所述非线性特征参量包括小波包熵、LZ复杂度和多尺度熵;(3)分别对每个特征参量采用改进的自适应归一化最小均方滤波器NLMS算法进行特征参量预测,改进的自适应NLMS算法利用NLMS在每一个时间步自适应更新的特性,根据设定的提前预测时间段进行特征参量的提前预测;(4)采用改进的小脑模型神经网络对预测得到的这些特征参量进行疲劳分类识别。该方法可以提前预测肌肉疲劳。
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公开(公告)号:CN113143570B
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202110458686.9
申请日:2021-04-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种多传感器融合反馈调整的止鼾枕,其特征在于,包括:止鼾枕本体、布设在止鼾枕本体上的分布式压力传感器、布设在止鼾枕本体内的多个带有气泵的气囊,以及控制器、心电脉搏波传感器、声音传感器和设置在每个气囊内的气压传感器;所述分布式压力传感器、心电脉搏波传感器、声音传感器、气压传感器和气泵的驱动结构分别连接控制器。其对使用者的睡眠干扰小,使用体验佳。所提取的特征值对鼾声的辨别准确,通过分布式压力传感器网络能识别人体体位信息,对于气压的检测保证了使用的安全性。能在使用者无感知中调整睡眠体位,保证睡眠质量。
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公开(公告)号:CN111338618A
公开(公告)日:2020-06-26
申请号:CN202010096139.6
申请日:2020-02-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种应用场景驱动的Android应用微服务自动生成方法,包括以下步骤:步骤S1:基于应用接口信息,重建应用运行时软件体系结构;步骤S2:多次执行目标功能,录制目标功能的方法调用序列,形成基于运行时模型的多个目标功能的调用实例;步骤S3:分析得到的调用实例,获得目标功能的微服务的服务模块;步骤S4:于是给定用户输入,执行微服务的服务模块,得到与原功能相同的结果。本发明够在无源码、无标注情况下,通过监听Android框架和应用中所有的方法来录制用户调用序列,并通过对多个用户调用序列分析得到微服务的调用模板,重建应用运行时软件体系结构,从而实现Android应用微服务的自动生成。
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公开(公告)号:CN110609026A
公开(公告)日:2019-12-24
申请号:CN201911048837.2
申请日:2019-10-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种激光功率反馈控制的上转换荧光成像装置及其成像方法,980nm激光器发射980nm的红外光即入射光通过光纤准直器进行准直后,再通过二向色性滤光片垂直射入所述物镜,激发位于所述物镜正上方的样品得到绿色荧光;绿色荧光通过反射镜反射至物镜并透过二向色性滤光片到窄带滤光片进行收集,并通过光信号接收器将光信号转换成图像信息传输至处理器;处理器判断得到的图像的荧光强度并与设定的阈值进行比较,通过明暗场及激光功率反馈控制模块进行反馈控制激光功率,实现激光功率的自动调整。本发明能自动根据处理器得到的图像中的荧光强度,反馈调节激光器的功率,从而提高荧光材料的荧光生成效率。
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