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公开(公告)号：CN105489225B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201510854307.2
申请日：2015-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G10L21/0208 , G10K11/178
Abstract: 一种含次级通道在线辨识的前馈型窄带主动噪声控制系统，属于主动噪声控制领域，针对前馈型窄带主动噪声控制系统中次级通道在线辨识引入的辅助噪声严重影响了系统残余噪声抑制性能。它包括信号合成子系统、次级通道在线辨识子系统和残余噪声分离子系统。信号合成子系统用于产生与目标噪声中声音信号具有相同频率的次级噪声源信号；次级通道在线辨识子系统随着窄带主动噪声控制系统的运行可实时在线地完成次级通道辨识，用于抑制目标噪声；残余噪声分离子系统可实现从残余噪声中分离出有限个频率的声音信号。本发明采用分离出的残余声音信号来调整引入的辅助噪声的能量，提高次级通道在线辨识的精度和速度，显著地降低引入的辅助噪声对残余噪声的影响。
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公开(公告)号：CN104224165B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410474988.5
申请日：2014-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 基于多距测量方法及最小一乘准则的近红外脑功能信号抗差估计方法，本发明涉及一种信号抗差估计方法，具体涉及基于多距测量方法及最小一乘准则的近红外脑功能信号抗差估计方法。本发明目的是为解决目前粗差严重影响脑功能信号的准确提取。步骤一、使用光源S和D1和D2构成的近红外探头进行探测；步骤二、获得反应光强信息的电信号；步骤三、获取D1测得的Δ[HbO2]N(k)和Δ[HHb]N(k)，D2测得的Δ[HbO2]F(k)和Δ[HHb]F(k)；步骤四、用x(k)表示Δ[HbO2]N(k)或Δ[HHb]N(k)；步骤五、用y(k)表示Δ[HbO2]F(k)或Δ[HHb]F(k)；步骤六、脑功能信号表示为s(k)＝y(k)-βx(k)；步骤七、利用最小一乘准则求解使J(k)最小的权重系数β，获得误差性能函数J(k)，表示为步骤八、获得脑功能信号s(k)。本发明应用于信号处理领域。
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公开(公告)号：CN102525422B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110442356.7
申请日：2011-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，涉及脑功能信号提取方法。它解决了当脑组织非均匀性严重时现有技术检测脑功能活动过程中氧合血红蛋白浓度变化Δ[HbO2]和还原血红蛋白浓度变化Δ[HHb]难以检测的问题。本发明通过检测器记录大脑安静状态下和诱发激励时漫反射光强，以获得两个不同波长λ1和λ2时的光密度变化量的时间序列：和和采用修正朗伯比尔定律获取r1测得的Δ[HbO2]N(k)和Δ[HHb]N(k)，r2测得的Δ[HbO2]F(k)Δ[HHb]F(k)；根据获得的所有参数推算出脑功能信号表达式；求解脑功能信号e(k)。本发明适用于医疗领域。
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公开(公告)号：CN103610460A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310674038.2
申请日：2013-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0444
Abstract: 一种基于自适应FLANN滤波器的胎儿心电信号提取方法，属于胎儿心电信号检测技术领域。解决由于母亲心电信号在胸部区域到腹部区域之间存在非线性和心电信号的非平稳特性，导致胎儿心电信号提取不准确的问题。从母亲腹部导联获得母亲胎儿混合心电信号以及从母亲胸部导联获得母亲心电信号；从母亲体表获取的两类心电信号分别进行预处理；预处理后的母亲胎儿混合心电信号和母亲心电信号进行归一化处理，作为自适应FLANN滤波器的原始输入信号和参考输入信号；利用自适应LMS算法对FLANN滤波器参数进行不断更新，估计母亲心电信号从母亲胸部区域到腹部区域之间的非线性关系；将自适应FLANN滤波器的误差输出信号，作为估计得到的胎儿心电信号。用于提取胎儿心电信号。
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公开(公告)号：CN103529400A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310520317.3
申请日：2013-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种具有温度自适应补偿的电池容量预测方法，本发明涉及电池容量预测方法。本发明是为了解决传统Peukert方程无法对温度造成的容量估计偏差进行修正的问题，而提供了一种具有温度自适应补偿的电池容量预测方法。步骤一、确定测试温度和放电倍率的变化范围；步骤二、在环境温度T1下，分别进行放电倍率为I1,I2,......,Im的电池放电实验；步骤三、将环境温度变更为T2，重复步骤二，计算该温度下的Peukert方程系数p(T2)和k(T2)；步骤四、建立环境温度与Peukert方程系数p和k之间的对应关系；步骤五、结合上述公式，得到电池容量与温度和放电电流的函数关系。本发明应用于锂电池参数检测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102512142A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110435634.6
申请日：2011-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 基于多距测量方法的递归最小二乘自适应滤波近红外脑功能活动信号提取方法，涉及一种脑功能活动信号提取方法，为了解决采用自适应滤波无法有效去除脑功能检测时多种生理干扰且存在需要借助额外设备的问题，它包括如下步骤：步骤一：在待测脑组织头皮放置由双波长光源S、检测器D1和检测器D2构成的近红外探头，获得D1和D2检测的光密度变化量；步骤二：采用修正朗伯比尔定律获取光源S和检测器测得氧合血红蛋白浓度变化量和还原血红蛋白浓度变化量；步骤三：构建自适应滤波脑功能活动信号函数；步骤四：利用最小二乘估计准则求解优化滤波器系数向量，进而求解脑功能活动信号。本发明用于脑功能活动信号提取。它有效去除脑功能检测的生理性干扰且不借助额外设备。
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公开(公告)号：CN101968369A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN201010268326.4
申请日：2010-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01D18/00
Abstract: 基于B样条和扩展卡尔曼滤波的多功能传感器信号重构方法及多功能传感器的标定方法，它涉及多功能传感器信号重构技术领域。它解决了现有的多功能传感器信号重构方法建模复杂而占用系统资源较大的问题，本发明的信号重构方法包括：先建立逆模型结构，再将被测数据输入至多功能传感器获取输出数据，并将其作为逆模型结构的输入数据，获取输入该多功能传感器的被测数据的输入估计值，完成多功能传感器信号重构；本发明的标定方法包括：首先通过AD转换器将多功能传感器的输出信号采样后输入到所述逆模型中，则逆模型的输出即为被测物理量的估计值，再将获得的估计值作为采集的输出信号所对应的输入值，实现标定。本发明适用于多功能传感器信号重构。
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公开(公告)号：CN117036600A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310949505.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ToF相机与毫米波雷达融合的人体建模系统及方法，方法通过以下步骤实现：步骤一，通过ToF相机模块采集人体衣着ToF点云信号获取ToF点云数据；步骤二，通过数据接收及处理模块对ToF点云数据进行预处理获取人体衣着ToF点云；步骤三，通过二维运动系统模块对人体被遮挡的人体体表毫米波雷达信号进行二维移动控制每运行一段距离毫米波雷达采集一帧信号，完成毫米波雷达的SAR采集；步骤四，通过采集的毫米波雷达信号，进行处理获取被遮挡的人体体表毫米波雷达点云；步骤五，通过ToF点云和毫米波雷达点云进行配准融合以及表面重建，最终获得高精度着衣人体建模。
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公开(公告)号：CN116942467A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310844267.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于偏瘫患者手部功能恢复的康复训练系统，属于康复医疗领域，尤其涉及偏瘫患者手部功能的恢复；解决了现有康复训练系统所存在的训练方式被动、患者训练积极性差、训练效率低、无法获得训练反馈以及无法对康复训练的效果进行评估的问题；所述系统包括肌电信号采集装置、上位机装置以及外骨骼康复手套装置；所述上位机装置包括预处理模块、特征提取模块、分类模型模块以及运动指令模块；所述预处理模块，用于对所述表面肌电信号进行预处理操作，获得预处理后的表面肌电信号；所述特征提取模块，用于对所述预处理后的表面肌电信号进行特征提取操作，获取其特征向量。本发明适用于对偏瘫患者手部进行康复训练。
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公开(公告)号：CN113319855B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110719915.8
申请日：2021-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法，属于诊疗机器人力控领域，为了解决现有的重力补偿方法对诊疗机器人重力补偿精度不足的问题。本发明实时记录机器人多个姿态下的姿态矩阵以及传感器的测量值，构造线性方程组，通过最小二乘法求解诊疗工具的参数向量；在诊疗工具处于初始位置时以及按照大地坐标系调整诊疗工具的姿态，使诊疗工具的重力只剩沿六维力与力矩传感器坐标的y轴方向时，分别记录传感器的测量值；在传感器坐标系下，利用降维解析法计算诊疗工具重心的位置；计算出诊疗工具的重力分量与力矩分量补偿值，实现对诊疗工具的重力补偿。有益效果为实现对多种诊疗工具在多姿态工作模式下的高精度重力补偿。
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