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公开(公告)号：CN110096149B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910331992.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于多频率时序编码的稳态听觉诱发电位脑‑机接口方法，先在使用者头部安放电极，测得的脑电信号送往计算机；然后分别使用不同的载波频率制作左耳和右耳的音频刺激单元，再用n个调制频率时序组合对音频刺激单元进行调制，形成多频率时序组合编码的音频刺激单元；然后通过耳机分别在使用者左右耳内同时播放音频刺激单元，使用者集中听觉注意力于左右耳音频刺激单元中的一个，计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测试电极采集脑电信号，计算出信号与不同刺激目标的相关系数向量，通过线性判别模型判定并通过屏幕和耳机同时指示出目标，再进行下一次目标识别；本发明能够显著增强脑‑机接口编码的特异性，提升现有脑‑机接口的精度和效率。
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公开(公告)号：CN110413116A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910669448.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 一种基于FPGA的稳态视觉诱发电位脑-机接口系统设计方法，在使用者头部枕区放置脑电信号采集电极，将测得的脑电信号实时传输到FPGA电路板进行处理；通过FPGA电路板将视觉刺激单元显示在用户界面上，刺激过程中刺激矩形按照红-黑两种颜色进行翻转，形成固定频率的闪烁刺激单元，其后使用者注视用户界面的任一刺激单元，计算机同步对使用者脑电信号进行采集、保存并实时发送到FPGA电路板，待FPGA接收到结束指令后，对获得的脑电信号进行快速傅里叶变换，分析与刺激范式相关的频率成分，计算出脑电信号频率域诱发峰值所在的刺激目标位置；本发明提高脑-机接口系统执行效率，降低稳态视觉诱发电位脑-机接口实现成本。
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公开(公告)号：CN111506194B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010301451.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于运动触发的N200\P300事件相关电位脑‑机接口方法，先在使用者头部安放电极，将脑电信号送往计算机；然后将运动触发N200\P300刺激范式通过计算机屏幕呈现在使用者面前，该刺激范式为分成上下两半的圆形，每个半圆中包含一组两种颜色相间的圆点，呈现时两组圆点最初位于半圆的中部，随后1～2秒内两组圆点中的某一组随机地向半圆的内部或外部瞬时位移，并在该位置保持0.3～0.7秒，返回原位；使用者注视的一组圆点称为目标，而另一组圆点称为非目标；计算机同步采集时标标志位，利用预实验数据训练有监督机器学习分类器模型，再将正式实验数据输入分类器进行目标判断，反馈判断结果；本发明具有高呈现及识别效率、不易引起使用者视觉疲劳及大脑响应信号降低的特点。
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公开(公告)号：CN110222643A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910492867.6
申请日：2019-06-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的稳态视觉诱发电位信号分类方法，先将以不同频率翻转运动的棋盘格刺激同时呈现给使用者，使用脑电采集设备采集使用者注视特定目标时的脑电信号；然后将使用者注视不同刺激目标时的原始多通道脑电信号做成带标签的数据集，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；再将训练集输入设计好的深度卷积神经网络模型进行训练，同时使用验证集进行网络最优参数选择，最后将测试集输入到训练好的深度卷积神经网络模型中，完成刺激目标的识别；本发明可实现稳态视觉诱发电位信号的精确识别，具有自适应提取信号特征的特点，不需要人工预处理，同时可以通过对数据的学习，更好地适应个体差异性。
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公开(公告)号：CN110096149A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910331992.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于多频率时序编码的稳态听觉诱发电位脑-机接口方法，先在使用者头部安放电极，测得的脑电信号送往计算机；然后分别使用不同的载波频率制作左耳和右耳的音频刺激单元，再用n个调制频率时序组合对音频刺激单元进行调制，形成多频率时序组合编码的音频刺激单元；然后通过耳机分别在使用者左右耳内同时播放音频刺激单元，使用者集中听觉注意力于左右耳音频刺激单元中的一个，计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测试电极采集脑电信号，计算出信号与不同刺激目标的相关系数向量，通过线性判别模型判定并通过屏幕和耳机同时指示出目标，再进行下一次目标识别；本发明能够显著增强脑-机接口编码的特异性，提升现有脑-机接口的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222643B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910492867.6
申请日：2019-06-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的稳态视觉诱发电位信号分类方法，先将以不同频率翻转运动的棋盘格刺激同时呈现给使用者，使用脑电采集设备采集使用者注视特定目标时的脑电信号；然后将使用者注视不同刺激目标时的原始多通道脑电信号做成带标签的数据集，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；再将训练集输入设计好的深度卷积神经网络模型进行训练，同时使用验证集进行网络最优参数选择，最后将测试集输入到训练好的深度卷积神经网络模型中，完成刺激目标的识别；本发明可实现稳态视觉诱发电位信号的精确识别，具有自适应提取信号特征的特点，不需要人工预处理，同时可以通过对数据的学习，更好地适应个体差异性。
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公开(公告)号：CN110413116B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910669448.5
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 一种基于FPGA的稳态视觉诱发电位脑‑机接口系统设计方法，在使用者头部枕区放置脑电信号采集电极，将测得的脑电信号实时传输到FPGA电路板进行处理；通过FPGA电路板将视觉刺激单元显示在用户界面上，刺激过程中刺激矩形按照红‑黑两种颜色进行翻转，形成固定频率的闪烁刺激单元，其后使用者注视用户界面的任一刺激单元，计算机同步对使用者脑电信号进行采集、保存并实时发送到FPGA电路板，待FPGA接收到结束指令后，对获得的脑电信号进行快速傅里叶变换，分析与刺激范式相关的频率成分，计算出脑电信号频率域诱发峰值所在的刺激目标位置；本发明提高脑‑机接口系统执行效率，降低稳态视觉诱发电位脑‑机接口实现成本。
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公开(公告)号：CN116244995A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310258984.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/18 , G06F17/18 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于广义相关系数的特征应变监测点优化选取方法，可用于飞机典型受力结构的应变传感器监测位置的确定及其组网优化布置。首先，在飞机待监测结构上根据仿真及工程经验布置大量的原始应变监测点，同时确定不少于3种基本特征工况，并获取每种基本特征工况下的每个原始应变监测点的应变响应，经过归一化处理得到其特征应变向量；然后，利用本发明提出的广义相关系数，根据设置的阈值选取一组综合相关性最低的特征应变监测点，用于布设应变传感器，实现飞机结构应变传感器组网优化。利用本发明的优化选取方法，规避了传统的应变监测点布置的经验依赖性，可以极大地减少冗余监测点，实现飞机结构应变传感器优化布置。
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公开(公告)号：CN111506194A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010301451.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/0484
Abstract: 基于运动触发的N200\P300事件相关电位脑-机接口方法，先在使用者头部安放电极，将脑电信号送往计算机；然后将运动触发N200\P300刺激范式通过计算机屏幕呈现在使用者面前，该刺激范式为分成上下两半的圆形，每个半圆中包含一组两种颜色相间的圆点，呈现时两组圆点最初位于半圆的中部，随后1～2秒内两组圆点中的某一组随机地向半圆的内部或外部瞬时位移，并在该位置保持0.3～0.7秒，返回原位；使用者注视的一组圆点称为目标，而另一组圆点称为非目标；计算机同步采集时标标志位，利用预实验数据训练有监督机器学习分类器模型，再将正式实验数据输入分类器进行目标判断，反馈判断结果；本发明具有高呈现及识别效率、不易引起使用者视觉疲劳及大脑响应信号降低的特点。
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公开(公告)号：CN111506193A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010293565.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/0476 , A61B5/0478 , A61B5/0484
Abstract: 基于现场可编程门阵列局部噪声优化的视觉脑机接口方法，在头部枕区放置采集电极获取视觉脑电信号；生成带局部噪声的棋盘刺激单元，将其保存到现场可编程门阵列内部存储器；通过现场可编程门阵列控制方式，进行带局部噪声的棋盘刺激单元的显示；使用者选择性注视任一带局部噪声的棋盘刺激单元，同时采集使用者的视觉枕区脑电信号进行典型相关分析，获得所有频率对应典型相关系数中最大值对应的视觉刺激单元，并判定为识别的目标；本发明可以提高棋盘视觉刺激单元显示的稳定性，降低稳态视觉诱发电位脑机接口系统对硬件的要求，从而降低脑机接口系统的实现成本，并且可以提高稳态视觉诱发电位脑机接口的识别正确率和稳定性。
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