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公开(公告)号：CN108932452A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710366249.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的心律失常心拍分类方法，包括定位心电信号中R波的位置，根据R波的位置对心电信号进行分割得到分割的心拍信号；将分割的心拍信号分为正常心拍N、左束支传导阻滞L、右束支传导阻滞R、起搏心拍P和室性期前收缩V五类心律失常心拍。本发明不仅可以提取不同尺度上的信号特征，还将特征提取和分类过程结合在一起，减少中间误差，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN107884744A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710951127.5
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0252
Abstract: 一种无源被动式室内定位方法，包括：将目标在非空旷室内各坐标处已采集的射频网络链路RSS值作为训练样本，以坐标编号作为样本标签；对训练样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，确定滤波后的训练样本；建立基于基尼决策树的Adaboost.M2集成学习模型，采用滤波后的训练样本和样本标签训练，确定训练后的模型；采集目标在监测区域中任意移动时的RSS值，作为测试样本，将测试样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，再输入至该训练后的模型中，确定定位结果。该方法能分辨和滤除RSS样本噪声和随机干扰，保留正常跳变数据，同时定位过程具有很强的泛化能力，总体上能提高定位准确率和稳定性。本发明还提供了一种对应的装置。
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公开(公告)号：CN105548963A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510958613.0
申请日：2015-12-18
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G01S5/16 , H04B10/116
CPC classification number: G01S5/16 , H04B10/116
Abstract: 一种基于LED定位的可旋转自适应系统，该系统利用5个光探测器探测光强，三轴加速度传感器采集角度信息，且利用天花板上一个或多个LED采集强度判断所处位置；蓝牙装置传出融合数据，由手机端APP处理分析融合数据，匹配当前LED强度分布信息实现高精确度定位。本发明构造简单，定位精度较高，减少了LED灯部署空间复杂度，以及光接收硬件软件算法复杂度，增加了定位装置的旋转自适应性。同时，本装置还可以融合可见光通信的情况下，实现实时定位，具有广阔应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107402367B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710777151.1
申请日：2017-08-31
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 一种基于典型关联分析的电流互感器角差的确定方法，包括：采样工作电流，获取工作信号Iz(n)，并进行移相，确定移相工作信号Izs(n)，并确定工作信号矩阵S；产生测试电流，与工作电流共同输出至电流互感器，采样电流互感器的输出获取混合信号Ig(n)，确定测试信号It(n)，将所述It(n)进行移相，确定移相测试信号Its(n)，并确定测试信号矩阵T；对Ig(n)、S和T采用典型关联分析算法，确定不包括幅值的测试电流输出信号Itp(n)；以及确定It(n)与Itp(n)过零点位置的偏差，以确定电流互感器角差。本发明降低了复杂度，提高了算法的鲁棒性，便于实现。
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公开(公告)号：CN107884744B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710951127.5
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G01S5/02
Abstract: 一种无源被动式室内定位方法，包括：将目标在非空旷室内各坐标处已采集的射频网络链路RSS值作为训练样本，以坐标编号作为样本标签；对训练样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，确定滤波后的训练样本；建立基于基尼决策树的Adaboost.M2集成学习模型，采用滤波后的训练样本和样本标签训练，确定训练后的模型；采集目标在监测区域中任意移动时的RSS值，作为测试样本，将测试样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，再输入至该训练后的模型中，确定定位结果。该方法能分辨和滤除RSS样本噪声和随机干扰，保留正常跳变数据，同时定位过程具有很强的泛化能力，总体上能提高定位准确率和稳定性。本发明还提供了一种对应的装置。
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公开(公告)号：CN108338784A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201710070390.3
申请日：2017-02-08
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明提供了一种基于EEMD的小波熵阈值的心电信号去噪方法，包括：步骤A，选取添加的噪声次数M和添加的白噪声序列赋值系数k，对包含噪声的心电信号进行EEMD分解，得到一系列频率从高到低的固有模态函数IMF分量；步骤B，对每一个IMF分量进行小波分解，计算小波熵阈值，对每个IMF分量进行小波熵阈值去噪；步骤C，将小波熵阈值去噪后的IMF分量进行重构，得到去除噪声后的心电信号。本发明可以有效区分原始信号和噪声，在去除噪声的同时能较好的保留有用信号。
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公开(公告)号：CN107402367A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710777151.1
申请日：2017-08-31
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 一种基于典型关联分析的电流互感器角差的确定方法，包括：采样工作电流，获取工作信号Iz(n)，并进行移相，确定移相工作信号Izs(n)，并确定工作信号矩阵S；产生测试电流，与工作电流共同输出至电流互感器，采样电流互感器的输出获取混合信号Ig(n)，确定测试信号It(n)，将所述It(n)进行移相，确定移相测试信号Its(n)，并确定测试信号矩阵T；对Ig(n)、S和T采用典型关联分析算法，确定不包括幅值的测试电流输出信号Itp(n)；以及确定It(n)与Itp(n)过零点位置的偏差，以确定电流互感器角差。本发明降低了复杂度，提高了算法的鲁棒性，便于实现。
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公开(公告)号：CN106970555A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710148825.1
申请日：2017-03-14
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/0423 , G05B2219/21117
Abstract: 本发明提供了一种基于ICA的滤除信号中噪声干扰的采样系统，包括：信号采样处理模块以及用户控制模块，信号采样处理模块其中包括FPGA控制模块，其包括以可配置IP核为核心的ICA处理器；用户控制模块与信号采样处理模块相连接，用于发送命令控制所述信号采样处理模块内各个模块的工作以及实现与所述信号采样处理模块的数据交互。本发明将可自定义中心频率的硬件滤波和基于FPGA的ICA算法相结合，提供了一种结构紧凑、便携、灵活性高、尤其针对信号中强噪声干扰的应用环境的滤波采样系统。
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