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公开(公告)号：CN111449645B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010154210.1
申请日：2020-03-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于心电信号识别技术领域，涉及一种心电图心拍智能分类识别方法，包含：获取心电图心拍信号样本数据，该样本数据包含健康者心电图心拍信号数据及不同类型病患者心电图心拍信号数据，并对样本数据进行预处理；构建堆叠自编码器，以无监督的方式自动提取心拍信号中特征信息；基于该特征组建分类识别数据库，训练通用背景模型，学习一般特征，其参数用来初始化心拍专用识别模型；采集每位患者前m分钟的心拍，训练专用识别模型，使其学习心拍特异性；利用后续分钟数数据对模型识别准确度进行测试。本发明提升心电识别准确度，实现心电信号实时持续监测，可适用于临床、可穿戴设备监护等多个领域，以便辅助医生快速进行相关诊断。
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公开(公告)号：CN108566501A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810273876.1
申请日：2018-03-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，尤其涉及基于混合域和LSS型耦合映像格子的彩色图像加密方法。所述方法包括：输入彩色明文图像，分离明文图像的红、绿、蓝三基色分量，得到对应三个矩阵，结合密钥产生LSS型耦合映像格子的参数和初始值，利用LSS型耦合映像格子产生密钥流；分别对三个矩阵进行二维离散小波变换，得到三组子带；保持高低频子带不变，利用密钥流对其余子带进行置乱，将置乱后子带进行缩小；交换缩小后的各子带的内容；对三组子带做二维离散小波逆变换，得到三个加密分量；对三个加密分量做分块处理，并利用密钥流和对分块后矩阵进行位级扩散操作，得到密文图像。本发明能够有效抵抗统计攻击、已知和选择明文攻击、选择密文攻击。
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公开(公告)号：CN111449645A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010154210.1
申请日：2020-03-07
Applicant: 河南大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/04 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于心电信号识别技术领域，涉及一种心电图心拍智能分类识别方法，包含：获取心电图心拍信号样本数据，该样本数据包含健康者心电图心拍信号数据及不同类型病患者心电图心拍信号数据，并对样本数据进行预处理；构建堆叠自编码器，以无监督的方式自动提取心拍信号中特征信息；基于该特征组建分类识别数据库，训练通用背景模型，学习一般特征，其参数用来初始化心拍专用识别模型；采集每位患者前m分钟的心拍，训练专用识别模型，使其学习心拍特异性；利用后续分钟数数据对模型识别准确度进行测试。本发明提升心电识别准确度，实现心电信号实时持续监测，可适用于临床、可穿戴设备监护等多个领域，以便辅助医生快速进行相关诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111327900A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010068676.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 河南大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/18 , H04N19/182 , H04N19/186 , H04N19/46 , H04N19/86 , H04L9/00
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种基于压缩感知和变形耦合映像格子的彩色图像加密方法，包含：分离彩色明文图像的三基色分量，得到分量矩阵；结合初始密钥，通过SHA-256函数更新变形耦合映像格子的参数和初始值，通过迭代时空混沌系统获取测量矩阵、密钥流；将分量矩阵分割并获取新的图像矩阵；针对新的图像矩阵生成稀疏字典；利用测量矩阵测量新的图像，获取中间图像；将中间图像转化为系数矩阵，在频域执行置乱和扩散操作获取置乱扩散矩阵；利用密钥流矩阵，将置乱扩散矩阵执行像素级扩散运算，得到最终密文图像。本发明有效抵抗统计、已知和选择明文、选择密文攻击等，提高安全性和加密效果，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109033990A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810708608.8
申请日：2018-07-02
Applicant: 河南大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/00516 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及ECG心拍分类技术领域，尤其涉及基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法。基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法，包括：构建心拍特征数学模型；基于心拍特征数学模型，构建共性CNN模型；基于心拍特征数学模型，在共性CNN模型的基础上，采用类内距最小化类间距最大化方法对共性CNN模型进行改进，用以构建个性CNN模型；综合个性CNN模型的输出信息对心拍进行分类。本发明建立了共性CNN模型提取心拍的类间共性特征、类内距最小化类间距最大化的个性CNN模型提取心拍的类别个性特征，解决了由心拍类数据量不平衡导致的不能有效提取心拍特征的问题；将完整的心拍作为CNN的输入特征，实现了模型完全自动充分的提取心拍特征，进而准确的对心拍分类。
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公开(公告)号：CN109033990B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810708608.8
申请日：2018-07-02
Abstract: 本发明涉及ECG心拍分类技术领域，尤其涉及基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法。基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法，包括：构建心拍特征数学模型；基于心拍特征数学模型，构建共性CNN模型；基于心拍特征数学模型，在共性CNN模型的基础上，采用类内距最小化类间距最大化方法对共性CNN模型进行改进，用以构建个性CNN模型；综合个性CNN模型的输出信息对心拍进行分类。本发明建立了共性CNN模型提取心拍的类间共性特征、类内距最小化类间距最大化的个性CNN模型提取心拍的类别个性特征，解决了由心拍类数据量不平衡导致的不能有效提取心拍特征的问题；将完整的心拍作为CNN的输入特征，实现了模型完全自动充分的提取心拍特征，进而准确的对心拍分类。
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公开(公告)号：CN108566501B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810273876.1
申请日：2018-03-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，尤其涉及基于混合域和LSS型耦合映像格子的彩色图像加密方法。所述方法包括：输入彩色明文图像，分离明文图像的红、绿、蓝三基色分量，得到对应三个矩阵，结合密钥产生LSS型耦合映像格子的参数和初始值，利用LSS型耦合映像格子产生密钥流；分别对三个矩阵进行二维离散小波变换，得到三组子带；保持高低频子带不变，利用密钥流对其余子带进行置乱，将置乱后子带进行缩小；交换缩小后的各子带的内容；对三组子带做二维离散小波逆变换，得到三个加密分量；对三个加密分量做分块处理，并利用密钥流和对分块后矩阵进行位级扩散操作，得到密文图像。本发明能够有效抵抗统计攻击、已知和选择明文攻击、选择密文攻击。
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公开(公告)号：CN111327900B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010068676.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 河南大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/18 , H04N19/182 , H04N19/186 , H04N19/46 , H04N19/86 , H04L9/00
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种基于压缩感知和变形耦合映像格子的彩色图像加密方法，包含：分离彩色明文图像的三基色分量，得到分量矩阵；结合初始密钥，通过SHA‑256函数更新变形耦合映像格子的参数和初始值，通过迭代时空混沌系统获取测量矩阵、密钥流；将分量矩阵分割并获取新的图像矩阵；针对新的图像矩阵生成稀疏字典；利用测量矩阵测量新的图像，获取中间图像；将中间图像转化为系数矩阵，在频域执行置乱和扩散操作获取置乱扩散矩阵；利用密钥流矩阵，将置乱扩散矩阵执行像素级扩散运算，得到最终密文图像。本发明有效抵抗统计、已知和选择明文、选择密文攻击等，提高安全性和加密效果，具有较好的应用前景。
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