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公开(公告)号：CN116849978B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311012649.0
申请日：2023-08-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本申请一种脑电图检查椅涉及脑电图检测医疗器械技术领域；本发明脑电图检查椅，在支撑下巴后，支撑结构通过绑带、勾面魔术贴和毛面魔术贴的设计，捆绑在患者头部，同时采用水平弯折调节组件进行连接，通过水平弯折调节组件内的多段可翻转转动的折叠子杆，随患者移动，一起进行水平方位前后左右位置的自动改变，进行改变支撑位置，便于检查时水平面任意支撑位置的改变，满足不同的支撑需求，同时其调节无需人工手动进行实现，仅通过患者自身的移动实现调节，使用方便；通过给电磁铁通电，产生磁力驱动，实现快速制动，进行固定调节位置。
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公开(公告)号：CN116758411A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310504135.0
申请日：2023-05-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及遥感图像目标检测技术领域，特别是一种基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法；该方法首先进行图像超分辨率重建及数据标注等工作；利用RegNet得到多尺度特征图；通过特征金字塔将多尺度特征图进行特征融合，得到多尺度特征信息；在特征图上对每个像素点进行采样，对每个像素点进行中心度分支预测和回归分类；对预测结果进行非极大值抑制来消除重复框；通过损失函数计算预测误差，并使用反向传播算法更新模型参数，得到舰船目标检测模型；本发明基于遥感图像逐像素处理的舰船小目标检测方法在特征提取基础上增加了反卷积层，有效解决了目标特征信息不足的问题，提升了小目标检测精度，通过逐像素预测的方式解决了检测模型冗余问题。
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公开(公告)号：CN116671932A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310660335.5
申请日：2023-06-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波及自适应滤波的抑郁症脑电信号提取方法，针对适应滤波在低信噪比情况下提取效果不理想，信噪比高时提取效果好，信噪比低时提取效果差这一缺陷，使用小波分析法对输入信号进行预处理，滤除眼电、心电、肌电等噪声信号，提高含噪信号的信噪比；将提取的脑电信号进行小波分解后，在各层小波系数中引用自适应滤波算法进行滤波；通过小波系数重构获得脑电信号，该方法提取的脑电波形清晰工整，与自适应滤波算法相比，增加了算法的收敛步长，提高了LMS算法的收敛速度和稳定性，更好的抑制了噪声；本发明有助于提高抑郁症的诊断和治疗效果，推动脑电信号分析技术的进步，促进脑机接口技术的发展。
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公开(公告)号：CN114601477A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210246288.5
申请日：2022-03-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于生物电信号处理技术领域，本发明公开了一种基于小波与改进RBFNN的ABR信号提取方法，针对传统RBFNN提取ABR信号时，提取效果受输入信号信噪比影响较大，信噪比高时提取效果好，信噪比低时提取效果差这一缺陷，本发明使用小波分析法对输入信号进行预处理，滤除眼电、心电、肌电等噪声信号，提高含噪信号的信噪比，针对传统RBFNN使用的LMS收敛算法无法使RBFNN的收敛速率与收敛误差同时达到最优的缺陷，本发明使用遗传算法对RBFNN进行优化，提高收敛速率，通过算法融合实现对ABR信号的提取。
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公开(公告)号：CN111368778B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202010175938.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法属于数字信号处理技术领域，该方法针对本发明团队在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中算法耗时长的问题，对该专利提出的五种算法进行改进，通过引入智能优化算法，使得算法在评价函数出现极值时自动跳出循环；仿真结果表明，因为方法中评价函数出现极值时为局部最优而非全局最优，所以会与在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中的结果有一定差异，但是这种差异很小，因此认为取得了能够接受的噪声剥离结果，重要的是，本发明可以大幅降低算法执行时间，提高执行效率，有利于对微弱信号进行实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368778A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010175938.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明一种基于智能优化算法的微弱信号噪声剥离方法属于数字信号处理技术领域，该方法针对本发明团队在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中算法耗时长的问题，对该专利提出的五种算法进行改进，通过引入智能优化算法，使得算法在评价函数出现极值时自动跳出循环；仿真结果表明，因为方法中评价函数出现极值时为局部最优而非全局最优，所以会与在先申请发明专利《一种微弱信号噪声剥离方法》中的结果有一定差异，但是这种差异很小，因此认为取得了能够接受的噪声剥离结果，重要的是，本发明可以大幅降低算法执行时间，提高执行效率，有利于对微弱信号进行实时检测。
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公开(公告)号：CN110543015A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910845157.7
申请日：2019-09-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明一种非三维成像双目视觉红外图像目标跟踪装置与方法属于图像处理、目标跟踪技术领域。该装置包括沿光线传播方向依次设置的准直镜和半反半透镜，还包括设置在半反半透镜透射光路上的第一成像物镜和第一图像传感器，第一图像传感器的像面与第一成像物镜的焦平面重合；还包括设置在半反半透镜反射光路上的反射棱镜、第二成像物镜和第二图像传感器，第二图像传感器的像面与第二成像物镜的焦平面重合；第一图像传感器能够旋转；该方法首先利用第二图像传感器判断目标是否转动，在无转动的情况下，通过第一图像传感器获得的两个参数，来判断目标是否沿或垂直半径方向存在运动；本发明能够对非转动目标的二维运动方向进行识别，用于实现目标跟踪。
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公开(公告)号：CN109451279A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811531611.3
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种温室大棚移动智能监控系统，包括监测控制系统和移动组件；监测控制系统包括微处理器单元、通信单元和一组信息采集单元；微处理器单元分别连接通信单元和一组信息采集单元；一组信息采集单元包括温湿度传感器、二氧化碳传感器、光照强度传感器；移动组件包括：轨道、步进式电机、小车、旋转摄像头和一块太阳能供电装置，轨道设置于温室大棚的顶部，车身顶部安装太阳能供电装置，车身下方的行走轮设置在轨道上，车身底部设置悬挂杆，悬挂杆上部安装ARM9处理器和步进式电机，步进式电机的输出端连接横梁中部，横梁一端安装旋转摄像头、另一端安装一组信息采集单元，步进式电机控制横梁在水平面内转动，调整旋转摄像头的拍摄角度。
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公开(公告)号：CN101813747B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN200910072333.4
申请日：2009-06-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Inventor： 林海军
IPC: G01R31/316 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 基于维纳核和神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。现有的非线性系统的数学描述很困难，没有统一的描述方法。本发明涉及非线性模拟电路的特征提取、模式识别和故障诊断技术，确定被测非线性模拟电路的故障状态集；依次求得各故障状态的前n阶维纳核；建立BP神经网络，用各状态编码及对应的n阶维纳核训练神经网络；求待诊断电路的前n阶维纳核，此核作为神经网络的输入，网络的输出即为诊断结果。本发明可提取Volterra级数不能描述的一部分非线性电路的特征，且输出展开级数项之间相互正交，特征提取和数据处理较简单，诊断系统泛化能力强，准确性高，实用性强。本发明用于电子线路的故障诊断。
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公开(公告)号：CN102087337A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200910073346.3
申请日：2009-12-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Inventor： 林海军
IPC: G01R31/316 , G06N3/12
Abstract: 非线性模拟电路诊断激励的退火遗传优化方法。模拟电路普遍存在的非线性及软故障等难以诊断的特性，使得它的故障诊断理论和方法还很不完善，在一定程度上成为制约集成电路测试的瓶颈。本发明，先确定被测非线性模拟电路的各种状态；各状态的被测非线性模拟电路施加多频激励信号，同时对输入、输出信号进行测量，得到采样数据序列，经过数据处理得到被测电路各故障状态下对应的前n阶沃尔特拉Volterra频域核；把测试激励信号的参数选择作为优化问题，以某一激励信号下各种故障状态的响应的集总欧氏距离作为对该信号的评价函数，用退火遗传优化方法进行测试激励信号的优化，最终得到优化了的激励信号参数。本发明用于电子线路的故障诊断。
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