一种用于脑电信号的时频分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118132947A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410060446.7

    申请日:2024-01-15

    摘要: 本发明公开了一种用于脑电信号的时频分析方法及系统,涉及康复医疗工程技术领域。该方法包括步骤:获取待分析的强频变调制信号;对强频变调制信号进行短时傅里叶变换,得到初始时频分布结果;对初始视频分布结果进行重分配,得到初始重分配结果;引入群延迟的二阶泰勒展开的信号模型计算二阶群延迟估计算子和幅度修正结果,根据二阶群延迟估计算子和幅度修正结果对初始重分配结果进行优化,得到优化后的时频分布结果;基于所述优化后的时频分布结果实现对所述强频变调制信号的分析。本发明能够识别出不同刺激下的脑电信号,提高识别方法的准确率。

    基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116206726A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211521076.X

    申请日:2022-11-30

    摘要: 本发明公开了一种基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统,包括:以IMU测量得到的角速度为状态向量,构建第一Kalman滤波器的状态方程;所述第一Kalman滤波器的观测方程中引入第一失锁因子;以四元数为状态向量,构建第二Kalman滤波器的状态方程,所述第二Kalman滤波器的观测方程中引入第二失锁因子;基于第一Kalman滤波器和第二Kalman滤波器对下肢姿态角速度和四元数的预测值,实现对相应关节姿态的预估。本发明方法利用两个Kalman滤波器对人体下肢姿态进行检测;通过引入失锁因子对两个滤波器的预测值进行失锁描述,能够实现对IMU测量数据的无缝预估,进而实现对人体下肢姿态的准确判断。

    一种基于四元数的下肢姿态检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115844380A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211521162.0

    申请日:2022-11-30

    IPC分类号: A61B5/11

    摘要: 本发明公开了一种基于四元数的下肢姿态检测方法及系统,包括:建立以姿态四元数为状态变量的状态方程,建立以膝关节与髋关节的位置坐标差、踝关节与髋关节的位置坐标差为观测量的观测方程;获取人体下肢在初始时刻的姿态四元数,基于人体下肢在n‑1时刻的姿态四元数和角速度,一步预测其在n时刻的姿态四元数;基于状态转移矩阵对状态量的误差协方差进行预测;基于预测的误差协方差和测量矩阵构建卡尔曼增益方程,计算卡尔曼增益;基于一步预测的姿态四元数、卡尔曼增益、观测量的测量值与估计值,更新估计姿态四元数,得到下肢姿态数据;更新误差协方差,进行下一时刻姿态四元数的估计。

    基于时频分析的脑电信号分析方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118557203A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410610786.2

    申请日:2024-05-16

    摘要: 本发明提出了基于时频分析的脑电信号分析方法、装置、设备及介质,基于瞬态解调策略,将待分析的强频变调制信号的局部大时宽非线性群延迟解调为线性,在减少带宽的同时,还能实现将信号解调为弱频变信号;引入瞬态解调群延迟估计算子,对瞬态解调变换结果进行时间重排同步压缩变换,由于瞬态解调操作使信号满足了弱频变假设框架,使获得的时频能量分布结果能够为强频变调制信号提供理想时频分布,提高了信号时频分析的准确性,该方法可以更准确地提取到脑电信号的时频特征,有效诊断患者的健康状况。

    一种自适应康复自行车的电刺激系统及控制方法

    公开(公告)号:CN112354141A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011260408.4

    申请日:2020-11-12

    IPC分类号: A63B22/08 A61N1/36

    摘要: 本公开提出了一种自适应康复自行车的电刺激系统及控制方法,包括:运动监测单元、数据处理单元及电刺激器;运动监测单元分别被固定在患者康复部分和康复自行车的脚踏板上,用于采集下肢训练过程中的动作数据和康复自行车脚踏板的速度和角度并传输至数据处理单元;数据处理单元被配置为将采集到的数据进行转换为信号幅值面积、大腿以及小腿的角度变化信号,所述信号幅值面积用于反映患者运动强度;所述数据处理单元基于转换后的信号控制电刺激器刺激患者的相应部位的肌肉以及电刺激的电流强度;同时发送信号至康复自行车控制康复自行车踏板的运动角度以及速度,进而配合患者进行康复训练。

    一种基于LSTM的自动康复评定方法及评定终端

    公开(公告)号:CN116019418A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211005220.4

    申请日:2022-08-22

    IPC分类号: A61B5/00

    摘要: 本发明提供一种基于LSTM的自动康复评定方法及评定终端,根据患者病情与患病部位自主选择相应量表,使用惯性传感器获取患者运动数据;利用病情相同的多个患者重复多次以获取不同的数据样本,提取每个时间点的数值变化,将数据样本依次经过SC‑LSTM层、自注意力机制层、全连接层、soft‑max层处理,再使用交叉熵损失函数来进行验证;当康复评定算法验证有效时,利用康复评定算法对患者进行自动康复评定;滤除采集到的干扰数据;计算单个评定动作的得分;对康复评定总得分进行得分合理性检查,输出通过得分合理性检查之后的得分,若未通过得分合理性检查,则显示错误。本发明减少康复评定结果受到康复治疗师主观因素的影响。

    可提供定制化康复训练的功能性电刺激系统及控制方法

    公开(公告)号:CN110496308A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201810468866.3

    申请日:2018-05-16

    发明人: 孙明旭 孙兴伟

    IPC分类号: A61N1/36 G16H20/30

    摘要: 本发明公开了一种可提供定制化康复训练的功能性电刺激系统及控制方法,包括运动传感器和主控制器,主控制器包括:依次连接的运动数据处理模块、自定义控制器生成决策模块、可自定义状态机以及同步时序控制模块;运动数据处理模块将运动传感器检测到的数据转换为信号幅值面积信号以及前臂和大臂的角度变化信号,自定义控制器生成决策模块根据运动数据处理模块输出的运动信号,自动生成可自定义状态机的控制参数;可自定义状态机根据自定义的控制参数生成运动任务文件;或者,根据自定义控制器生成决策模块的控制参数自动生成运动任务文件。本发明能够实现针对不同受损程度的患者提供定制化同时又具备功能性和挑战性的上肢康复训练任务。