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公开(公告)号：CN113723206B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110893005.1
申请日：2021-08-04
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/20
Abstract: 一种基于量子神经网络算法的脑电波识别方法，包括以下步骤：步骤1，脑电波多通道采集模块采集脑电波信号；步骤2，脑电波多通道信号放大模块对脑电波信号进行放大；步骤3，脑电波多通道滤波模块调用量子态多通道预处理模块和量子神经网络模块对脑电波信号进行滤波；步骤4，脑电波多通道识别模块调用量子态多通道预处理模块和量子神经网络模块对脑电波信号进行模式识别和特征提取；步骤5，脑电波多通道识别模块输出脑电波特征识别结果。能够使用量子态波函数描述脑电波，能够描述不同脑电波信号之间的相干、叠加、波粒二像性等特征，进一步根据不同的场景完成自学习和训练，从而提升识别效果。
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公开(公告)号：CN113212410B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110465463.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种脑波智能驾驶系统，它包括智能驾驶计算机，智能驾驶计算机的输入端与传感系统、脑波仪的输出端连接，智能驾驶计算机的输出端接入驾驶系统，将计算出的驾驶控制信号传递给驾驶系统，以控制交通工具的驾驶操作。本技术方案完全无需人工干预，由传感器系统获取交通工具的工作状态信息、驾驶员工作状态信息和周围环境信息，并根据采集到的驾驶员脑波信号分析驾驶员的脑波操作指令码，并提前计算交通工具下一步的工作状态，确认安全后向驾驶系统发送脑波操作指令码，控制交通工具的驾驶系统，以使交通工具的驾驶状态符合驾驶员要求，同时兼顾交通工具的安全状态。
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公开(公告)号：CN113723206A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110893005.1
申请日：2021-08-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于量子神经网络算法的脑电波识别方法，包括以下步骤：步骤1，脑电波多通道采集模块采集脑电波信号；步骤2，脑电波多通道信号放大模块对脑电波信号进行放大；步骤3，脑电波多通道滤波模块调用量子态多通道预处理模块和量子神经网络模块对脑电波信号进行滤波；步骤4，脑电波多通道识别模块调用量子态多通道预处理模块和量子神经网络模块对脑电波信号进行模式识别和特征提取；步骤5，脑电波多通道识别模块输出脑电波特征识别结果。能够使用量子态波函数描述脑电波，能够描述不同脑电波信号之间的相干、叠加、波粒二像性等特征，进一步根据不同的场景完成自学习和训练，从而提升识别效果。
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公开(公告)号：CN113212410A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110465463.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种脑波智能驾驶系统，它包括智能驾驶计算机，智能驾驶计算机的输入端与传感系统、脑波仪的输出端连接，智能驾驶计算机的输出端接入驾驶系统，将计算出的驾驶控制信号传递给驾驶系统，以控制交通工具的驾驶操作。本技术方案完全无需人工干预，由传感器系统获取交通工具的工作状态信息、驾驶员工作状态信息和周围环境信息，并根据采集到的驾驶员脑波信号分析驾驶员的脑波操作指令码，并提前计算交通工具下一步的工作状态，确认安全后向驾驶系统发送脑波操作指令码，控制交通工具的驾驶系统，以使交通工具的驾驶状态符合驾驶员要求，同时兼顾交通工具的安全状态。
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