-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113662558B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110955257.2
申请日：2021-08-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种区分脑电眨眼伪迹与额极痫样放电的智能分类方法，首先对脑电EEG信号进行滤波处理与信号切割；然后对处理后的脑电EEG信号进行平滑非线性能量算子(SNEO)信号变换与变分模态提取(VME)信号变换得到SNEO数据集和VME数据集；然后对三个数据集对应的信号进行20维特征提取；再通过K‑means算法进行二分类无监督聚类，构建无监督分类模型；最后通过建立的无监督分类模型实现眨眼伪迹与痫样放电信号的分类。本发明既克服包含痫样放电信号背景下眨眼伪迹检测精度低的困难，又可以解决现有模型忽略痫样放电的问题，还能够实现眨眼伪迹与额极痫样放电的精准自动化分类。
-
公开(公告)号：CN112464902A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011485932.1
申请日：2020-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道多维特征优化的脑电眨眼伪迹检测方法，首先对多通道脑电EEG信号进行滤波处理以及类别划分；然后对处理后的多通道脑电EEG信号进行16维特征提取；针对提取到的16维特征，采用方差过滤式方法做特征选择；再通过支持向量机算法构建针对眨眼伪迹和非眨眼伪迹样本数据集的伪迹检测模型；最后通过建立的伪迹检测模型进行脑电眨眼伪迹检测。本发明既可以克服临床脑电EEG信号多通道数据损坏问题，又可以解决现有模型复杂性高实时性低的问题，还能够实现眨眼伪迹的精准自动化检测。
-
公开(公告)号：CN113662558A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110955257.2
申请日：2021-08-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种区分脑电眨眼伪迹与额极痫样放电的智能分类方法，首先对脑电EEG信号进行滤波处理与信号切割；然后对处理后的脑电EEG信号进行平滑非线性能量算子(SNEO)信号变换与变分模态提取(VME)信号变换得到SNEO数据集和VME数据集；然后对三个数据集对应的信号进行20维特征提取；再通过K‑means算法进行二分类无监督聚类，构建无监督分类模型；最后通过建立的无监督分类模型实现眨眼伪迹与痫样放电信号的分类。本发明既克服包含痫样放电信号背景下眨眼伪迹检测精度低的困难，又可以解决现有模型忽略痫样放电的问题，还能够实现眨眼伪迹与额极痫样放电的精准自动化分类。
-
公开(公告)号：CN107315418A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710261717.5
申请日：2017-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G05D1/10 , G05D1/0875
Abstract: 本发明提出了一种基于手机控制的水下直升机及控制方法。本发明包括电源模块电路、控制模块电路、通信模块电路、电机驱动模块与检测模块电路；电源模块电路为控制模块电路、通信模块电路、及电机驱动模块与检测模块电路供电，通信模块电路的输出端与控制模块电路的输入端相连接，控制模块电路的输出端与电机驱动模块与检测模块电路的输入端相连接。本发明是基于现实技术的不足，研发了一种新型水下运载器，它可以通过手机蓝牙通信控制水下直升机，不需要其他专用上位机进行控制，简单便捷。可以实现5个自由度运动，能在水下悬停和定深运动等，兼具ROV机动灵活和AUV自主性强的特点。
-
公开(公告)号：CN112464902B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011485932.1
申请日：2020-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道多维特征优化的脑电眨眼伪迹检测方法，首先对多通道脑电EEG信号进行滤波处理以及类别划分；然后对处理后的多通道脑电EEG信号进行16维特征提取；针对提取到的16维特征，采用方差过滤式方法做特征选择；再通过支持向量机算法构建针对眨眼伪迹和非眨眼伪迹样本数据集的伪迹检测模型；最后通过建立的伪迹检测模型进行脑电眨眼伪迹检测。本发明既可以克服临床脑电EEG信号多通道数据损坏问题，又可以解决现有模型复杂性高实时性低的问题，还能够实现眨眼伪迹的精准自动化检测。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.023 seconds)
