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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110367974B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910618566.3
申请日：2019-07-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了信息技术领域一种基于变分模态分解‑传递熵的脑肌电耦合的研究方法，包括以下步骤：步骤1受试者按照实验指令完成实验操作，在实验过程中采集脑电信号和肌电信号；步骤2对上述脑电信号、肌电信号数据的预处理；步骤3对预处理过后的脑电信号和肌电信号进行变分模态分解，将脑电信号和肌电信号分解为若干个不同的本征模态函数；步骤4对使用变分模态分解得到的脑电信号、肌电信号两两之间进行传递熵计算，观察脑肌电耦合强度；步骤5选取不同的时间刻度再次对不同性质、不同分量、不同方向的本征模态函数进行传递熵计算，可以减少频带混叠给后续不同频率波之间进行传递熵计算产生的干扰，提高实验结果准确性。
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公开(公告)号：CN114638253B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210142362.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法，包括：获取多个通道的情感脑电信号；对情感脑电信号进行预处理；对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取；利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析，得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征；搭建基于注意力机制的RNN模型，利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代，以及，搭建孪生神经网络算法模型，利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征，数据特征单一且识别准确率欠佳等问题，对模型的泛化能力进行提升，有明显的应用价值。
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公开(公告)号：CN115177270A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210820617.2
申请日：2022-07-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及生物医学技术领域，具体地说，是一种基于硬件实现的便携式可编程高精度脑电采集仪，包括银/氯化银采集电极、便携稳压电源、多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器、数据传输控制模块，其中，便携稳压电源与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器相连；多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器的输入端与银/氯化银采集电极相连，输出与24位低噪声A/D相连；24位低噪声A/D与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器和单片机处理器相连；单片机处理器与24位低噪声A/D、数据传输控制模块相连。
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公开(公告)号：CN115530754A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210823611.0
申请日：2022-07-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的癫痫预警方法及装置，该方法获取脑电信号数据，将脑电信号数据划分为发作发生期与正常期，设定发作发生期的脑电信号的时间长度，其中，发作发生期包括发生期与在发生期前的设定范围的发生间期；将脑电信号数据以设定时间分割为信号数据分段作为预处理后的脑电数据，将预处理后的脑电数据分为训练集与测试集；使用训练集对深度学习神经网络进行训练，获得深度学习预测模型；使用测试集对深度学习预测模型进行验证；采集患者的实时脑电信号，输入深度学习预测模型中进行预测。本发明能够实现提前较长时间预警，且准确性高，能够对患者起到有效的提前预警。
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公开(公告)号：CN114638253A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210142362.9
申请日：2022-02-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法，包括：获取多个通道的情感脑电信号；对情感脑电信号进行预处理；对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取；利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析，得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征；搭建基于注意力机制的RNN模型，利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代，以及，搭建孪生神经网络算法模型，利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征，数据特征单一且识别准确率欠佳等问题，对模型的泛化能力进行提升，有明显的应用价值。
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