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公开(公告)号：CN110974213A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911326422.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了基于深度堆栈网络的心电信号识别方法，属于心电信号识别技术领域。本发明为了解决现有技术中的大量心电信号识别通过心电专家参与特征识别，诊断成本高，心电信号形态复杂，导致识别准确率低、适应性差的问题。本发明对心电信号进行预处理，利用栈式稀疏编码器逐层学习，完成心电信号特征的提取，通过与Softmax分类器构建深度堆栈网络完成心电信号类别的识别。本发明实现了大量心电数据情况下，心电信号类型的快速、准确分类的问题。
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公开(公告)号：CN112244862B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011098827.2
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/346
Abstract: 本发明公开了一种基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，属于心电信号预处理技术领域。本发明为了解决传统的小波阈值去噪算法在处理心电信号时存在正交镜像滤波器没有理想截止特性的缺点，会导致心电信号分解得到的高频细节分量产生频域混叠现象，即混入我们不需要的其它频率成分，影响最终去噪效果的问题。本发明通过傅里叶正、逆变换在频率领域内去除高频细节分量中多余的频率成分。由于Stein无偏风险估计算法可以评估出阈值的风险大小，这样去除掉多余的频率成分的高频细节分量再经Stein无偏风险估计算法可以获得与传统算法相比更真实的阈值，进而利用硬阈值去噪函数处理得到更好去噪效果的心电信号。
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公开(公告)号：CN112244862A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011098827.2
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/346
Abstract: 本发明公开了一种基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法，属于心电信号预处理技术领域。本发明为了解决传统的小波阈值去噪算法在处理心电信号时存在正交镜像滤波器没有理想截止特性的缺点，会导致心电信号分解得到的高频细节分量产生频域混叠现象，即混入我们不需要的其它频率成分，影响最终去噪效果的问题。本发明通过傅里叶正、逆变换在频率领域内去除高频细节分量中多余的频率成分。由于Stein无偏风险估计算法可以评估出阈值的风险大小，这样去除掉多余的频率成分的高频细节分量再经Stein无偏风险估计算法可以获得与传统算法相比更真实的阈值，进而利用硬阈值去噪函数处理得到更好去噪效果的心电信号。
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公开(公告)号：CN217090554U
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202122989701.0
申请日：2021-12-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型提供了一种人工智能的家用清洁机器人，包括：吸水抹布，位于机器人本体左侧，所述吸水抹布通过传动滚轮与固定块内部相固定，所述固定块固定在机器人本体左侧；清扫盘，位于机器人本体下端，所述清扫盘上端连接有转动轴；吸尘口，位于清扫盘右侧，所述吸尘口上端通过吸尘管道与垃圾箱相连通，所述垃圾箱固定在机器人本体上端；吸取器，位于机器人本体前后侧，所述吸取器上端固定有防撞传感器，所述防撞传感器上端固定有摄像头。本实用新型解决了现有的家用清洁机器人的无法清理地面较大的垃圾和容易残留水渍，使地面清洁不切底，导致家用清洁机器人实用性较低，影响家用清洁机器人的清洁效果的问题。
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