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公开(公告)号：CN116257744A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310207311.4
申请日：2023-03-03
申请人： 芯原微电子(南京)有限公司 , 芯原微电子(上海)股份有限公司 , 芯原微电子(海南)有限公司 , 芯原科技(上海)有限公司
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种光电容积脉搏波信号质量评估方法、系统、终端及介质，通过对采集的光电容积脉搏波信号进行预处理以及特征提取处理获得对应的特征数据，再基于构建的信号质量分类模型根据获得信号质量分类结果，再对所述质量分类结果映射得到信号质量评分，以供对该光电容积脉搏波信号进行质量评估。本发明根据采集的原始数据能够实时的计算出合理的光电容积脉搏波信号质量得分，使得在不同的应用或算法中根据自身需求调整信号质量得分的阈值，从而提高各算法计算结果的准确性和可靠性。还可在应用移动设备估计各种生理信息的场景中，为不同算法处理的光电容积脉搏波信号的质量提供合理的打分机制，从而提高这些算法性能的准确性。
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公开(公告)号：CN118161139A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410287399.X
申请日：2024-03-13
申请人： 芯原微电子(南京)有限公司 , 芯原微电子(海南)有限公司 , 芯原微电子(上海)股份有限公司 , 芯原微电子(成都)有限公司 , 芯原科技(上海)有限公司
IPC分类号： A61B5/021 , A61B5/00 , G06F18/27 , G06F18/2131 , G06F123/02
摘要： 本申请提供一种基于PPG信号的血压测量方法、装置、系统及存储介质，涉及人工智能领域。基于PPG信号的血压测量装置包括：数据获取模块，用于获取PPG信号和生理信息；信号处理模块，用于切分PPG信号得到多个脉搏波，并提取脉搏波中的信号特征；分类模块，基于生理信息、各脉搏波的信号特征和预设分类关系确定各脉搏波对应的脉搏波分类；预测模块，预设有多个回归模型，每一回归模型由对应的脉搏波分类的训练数据训练得到，预测模块用于根据各脉搏波对应的脉搏波分类，分别将各脉搏波输入与脉搏波分类对应的回归模型中，得到各所述回归模型预测的血压值；输出模块，用于输出所述预测的血压值。该基于PPG信号的血压测量装置对不同用户血压测量均具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN116327215A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310211963.5
申请日：2023-03-03
申请人： 芯原微电子(南京)有限公司 , 芯原微电子(上海)股份有限公司 , 芯原微电子(海南)有限公司 , 芯原科技(上海)有限公司
摘要： 本发明提供一种心电信号质量判别方法、系统、终端及介质，通过对采集的心电信号进行预处理去除心电信号中的工频干扰以及基线，并对在预处理后的心电信号中截取的设定长度的数据进行特征提取处理，再将特征数据输入到构建信号质量分类模型中获得对应质量分类结果，并进行分数映射获得对应所述心电信号的信号质量评分，以供后续对该心电信号的质量进行判别。本发明不仅降低算法复杂度以及大大节省了计算时间，还能够在保证识别效果好的前提下保证信号识别的实时性，进而可以适应更多的场景与更多的设备，并且还能够满足后续不同的应用和算法对信号质量阈值判断更精确的需求。
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公开(公告)号：CN117978128A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410069995.0
申请日：2024-01-17
申请人： 芯原微电子(南京)有限公司 , 芯原微电子(海南)有限公司 , 芯原微电子(上海)股份有限公司
IPC分类号： H03H17/02 , A61B5/346 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/398 , A61B5/00 , H03H17/06 , H03H17/04 , H03H17/00
摘要： 本申请提供实时生物电信号的线性相位滤波方法、装置、终端及介质，通过利用低阶IIR滤波器与零相位滤波相结合以模拟高阶FIR滤波器的滤波效果，减少了在嵌入式设备中进行生物电信号处理所需的内存和计算资源开销，同时利用不定长滑动窗口对输入的实时生物电信号进行滤波的方式实现低延时的实时信号处理，最后通过零相位滤波的方式保持了生物电信号的相位线性特性的同时，还降低了信号处理的延迟，提高了信号处理的质量，在嵌入式设备上实现了快速高效的实时滤波效果。
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公开(公告)号：CN117474370A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310706531.1
申请日：2023-06-14
申请人： 芯原微电子(南京)有限公司 , 芯原微电子(上海)股份有限公司 , 芯原微电子(海南)有限公司 , 芯原微电子(成都)有限公司 , 芯原科技(上海)有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/0499 , A61B5/374 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F123/02
摘要： 本申请提供一种多信息融合的学习质量分析方法、系统、介质及终端，包括：采集学习者在学习过程中的EEG数据并进行处理以得到特征分数值；所述特征分数值分别为专注度分数值、积极情绪分数值、非疲劳分数值以及眨眼分数值；对各所述特征分数值进行融合计算得到学习质量分数，以根据所述学习质量分数对学习质量进行分析。本发明仅使用EEG数据完成学习质量分析，该技术成本低且不易受外界环境干扰；采用影响学习质量最相关的特征因素(包括专注度、情绪、疲劳、眨眼次数)，基于EEG数据分析这些特征因素并融合，使得学习质量的分析结果更加准确可靠。
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