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公开(公告)号：CN109350072B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811359980.9
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工神经网络的步频探测方法：步骤1、采集神经网络模型训练数据；步骤2、数据预处理；步骤3、对步骤2得到的数据进行波峰检测，为数据制作标签，波峰的标签为1，非波峰或伪波峰的标签为0；步骤4、采用滑动窗口截取训练数据；步骤5、突出窗口内训练数据的波形特征；步骤6、取窗口内中间数据对应的标签作为窗口数据的标签；步骤7、平衡训练数据中正负样本比例；步骤8、神经网络模型搭建与训练；步骤9、在线步频检测时，将接收到的加速度数据依次存入滑动窗口中，并对窗口内的数据按步骤2和5处理；步骤10、将步骤9处理后的数据输入神经网络模型；步骤11、采样时间阈值剔除多余步点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103784119A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410035754.0
申请日：2014-01-24
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于飞行模拟器的飞行员脑力负荷测定系统，包括：飞行特情设置子系统（1），用于对飞行过程中驾驶舱异常信息进行设置；飞行员脑力负荷水平测定子系统（2），用于测定该飞行特情下飞行员脑力负荷的等级。其包括三个模块，分别是飞行员作业绩效指标测定模块、飞行员生理参数测定模块和飞行员脑力负荷等级判定模块。其中飞行员作业绩效指标测定模块，用于记录和分析飞行作业过程中飞行员对于异常信息的正确操作率和反应时间；飞行员生理参数测定模块，用于记录和分析飞行作业过程中飞行员生理参数（心率变异性指标SDNN）的变化情况；飞行员脑力负荷等级判定模块，用于判断飞行员的脑力负荷水平。
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公开(公告)号：CN110171564B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910409502.2
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种具有多种运动模式的微型拖拽机器人，由四个子模块组成，分别为控制模块、飞行模块、连接模块、爬行模块。本发明的机器人具有多种运动模式，可以在飞行和爬行之间自由切换，运动空间得到大大扩展，有很大的应用前景；具有吸附拖拽的能力，且拖拽重量可达550g以上；通过集成模块控制直线舵机运动行程，在机器人有限的体积中实现了机架的俯仰角调节；通过自主设计的摩擦离合器结构，实现爬行到拖拽、拖拽到爬行等工况转换；机器人飞行能力与四轴穿越机相当，同时改进了机架配合其他功能的实现。
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公开(公告)号：CN110171564A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910409502.2
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种具有多种运动模式的微型拖拽机器人，由四个子模块组成，分别为控制模块、飞行模块、连接模块、爬行模块。本发明的机器人具有多种运动模式，可以在飞行和爬行之间自由切换，运动空间得到大大扩展，有很大的应用前景；具有吸附拖拽的能力，且拖拽重量可达550g以上；通过集成模块控制直线舵机运动行程，在机器人有限的体积中实现了机架的俯仰角调节；通过自主设计的摩擦离合器结构，实现爬行到拖拽、拖拽到爬行等工况转换；机器人飞行能力与四轴穿越机相当，同时改进了机架配合其他功能的实现。
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公开(公告)号：CN109350072A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811359980.9
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工神经网络的步频探测方法：步骤1、采集神经网络模型训练数据；步骤2、数据预处理；步骤3、对步骤2得到的数据进行波峰检测，为数据制作标签，波峰的标签为1，非波峰或伪波峰的标签为0；步骤4、采用滑动窗口截取训练数据；步骤5、突出窗口内训练数据的波形特征；步骤6、取窗口内中间数据对应的标签作为窗口数据的标签；步骤7、平衡训练数据中正负样本比例；步骤8、神经网络模型搭建与训练；步骤9、在线步频检测时，将接收到的加速度数据依次存入滑动窗口中，并对窗口内的数据按步骤2和5处理；步骤10、将步骤9处理后的数据输入神经网络模型；步骤11、采样时间阈值剔除多余步点。
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公开(公告)号：CN103784119B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201410035754.0
申请日：2014-01-24
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于飞行模拟器的飞行员脑力负荷测定系统，包括：飞行特情设置子系统（1），用于对飞行过程中驾驶舱异常信息进行设置；飞行员脑力负荷水平测定子系统（2），用于测定该飞行特情下飞行员脑力负荷的等级。其包括三个模块，分别是飞行员作业绩效指标测定模块、飞行员生理参数测定模块和飞行员脑力负荷等级判定模块。其中飞行员作业绩效指标测定模块，用于记录和分析飞行作业过程中飞行员对于异常信息的正确操作率和反应时间；飞行员生理参数测定模块，用于记录和分析飞行作业过程中飞行员生理参数（心率变异性指标SDNN）的变化情况；飞行员脑力负荷等级判定模块，用于判断飞行员的脑力负荷水平。
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