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公开(公告)号：CN103584856A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310632391.4
申请日：2013-11-29
Applicant: 国网安徽省电力公司淮南供电公司
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明的一种通过处理脑电波识别眨眼力度的算法，在每一工作周期内，先测量脑电波幅值x，通过迭代公式Yn=（1-k）Yn-1+kxn和Zn=（1-k）Zn-1+kxn2计算得到近似的均值Y和均方值Z，按照公式Var（x）=E(x2)-[E(x)]2计算方差Var（x），再按照公式或者公式计算标准化后x的幅值S。并将幅值S与设定的正向阀值值和负向阀值相比较，判断事件A还是B。如果发生的为A事件，则认为发生了眨眼动作，此时眨眼力度为A事件发生时的幅值。本发明的一种通过处理脑电波识别眨眼力度的算法，具有能够识别快速连续眨眼及眨眼力度、计算量比较小、算法自适应性好等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106501868A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610902431.6
申请日：2016-10-17
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国网安徽省电力公司淮南供电公司 , 国家电网公司
IPC: G01V3/40
CPC classification number: G01V3/40
Abstract: 本发明涉及一种三轴地磁传感器校正方法，该方法包括以下几个步骤：一边转动地磁传感器，一边采集信号；对采集到的每组地磁信号进行迭代计算；利用迭代的变量，计算校正参数；利用校正参数，计算校正后地磁传感器数据。与现有技术相比，本发明最大的特点是占用内存少，且简单便捷，有较好的可实施性，还可以实时校正传感器，适用于各种场合。
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公开(公告)号：CN106203324B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610530876.6
申请日：2016-07-07
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国网安徽省电力公司淮南供电公司 , 国家电网公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于随机树的心电信号快速身份识别方法，该方法通过事先采集某个用户与其他人的心电数据，可自动寻找此用户每次心跳的特点，构建身份识别模型。利用识别模型，可以确定输入到模型里的一次心跳数据是否属于该用户，实现身份识别的功能。该方法主要有三大步骤：心电信号预处理、识别模型的计算、和模型的使用，与现有技术相比，该方法在计算识别模型时，更加快捷有效，且不损失识别精度，另外，在建立识别模型后，相比于其他方法，仅需一次心跳的数据，就可判断身份，简单，快速，方便。另外，该方法计算量低，有较好的可实施性，结果也更为精确。
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公开(公告)号：CN106501868B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610902431.6
申请日：2016-10-17
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国网安徽省电力公司淮南供电公司 , 国家电网公司
IPC: G01V3/40
Abstract: 本发明涉及一种三轴地磁传感器校正方法，该方法包括以下几个步骤：一边转动地磁传感器，一边采集信号；对采集到的每组地磁信号进行迭代计算；利用迭代的变量，计算校正参数；利用校正参数，计算校正后地磁传感器数据。与现有技术相比，本发明最大的特点是占用内存少，且简单便捷，有较好的可实施性，还可以实时校正传感器，适用于各种场合。
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公开(公告)号：CN106203324A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610530876.6
申请日：2016-07-07
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国网安徽省电力公司淮南供电公司 , 国家电网公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于随机树的心电信号快速身份识别方法，该方法通过事先采集某个用户与其他人的心电数据，可自动寻找此用户每次心跳的特点，构建身份识别模型。利用识别模型，可以确定输入到模型里的一次心跳数据是否属于该用户，实现身份识别的功能。该方法主要有三大步骤：心电信号预处理、识别模型的计算、和模型的使用，与现有技术相比，该方法在计算识别模型时，更加快捷有效，且不损失识别精度，另外，在建立识别模型后，相比于其他方法，仅需一次心跳的数据，就可判断身份，简单，快速，方便。另外，该方法计算量低，有较好的可实施性，结果也更为精确。
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公开(公告)号：CN103584856B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310632391.4
申请日：2013-11-29
Applicant: 国网安徽省电力公司淮南供电公司
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明的一种通过处理脑电波识别眨眼力度的方法，在每一工作周期内，先测量脑电波幅值x，通过迭代公式Yn＝(1-k)Yn-1+kxn和Zn＝(1-k)Zn-1+kxn2计算得到近似的均值Y和均方值Z，按照公式Var(x)＝E(x2)-[E(x)]2计算方差Var(x)，再按照公式或者公式计算标准化后x的幅值S。并将幅值S与设定的正向阈值和负向阈值相比较，判断事件A还是B。如果发生的为A事件，则认为发生了眨眼动作，此时眨眼力度为A事件发生时的幅值。本发明的一种通过处理脑电波识别眨眼力度的方法，具有能够识别快速连续眨眼及眨眼力度、计算量比较小、方法自适应性好等优点。
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