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公开(公告)号：CN116270149A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310271065.9
申请日：2023-03-20
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61H3/00
摘要： 一种刚柔一体化外骨骼康复机器人，整体为镜像对称结构，包括脚部踏板，脚部踏板通过弹簧脚踝连接小腿板下端，小腿板上端通过膝关节驱动连接装置大腿板下端，大腿板上端通过髋关节驱动与腰胯板连接，腰胯板通过背关节与背板下端连接，背板上端与背包连接，背板上端通过磁流变阻尼器与腰胯板连接；本发明与人体直接动作耦合符合正常人体下肢构型，具有质量轻便、控制精度高、动力响应速度快和驱动力矩可控等特点，满足特殊人群康复过程中的安全需求、舒适需求及运动协调性，可以大范围推广使用。
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公开(公告)号：CN114943326A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210659887.X
申请日：2022-06-13
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种基于反演方程和灰狼算法的FHN模型及参数优化方法，先预设互相关系数判别值和参数[ε,B]，然后进行模型参数等量变换，接着利用四阶定步长龙格‑库塔方法求解微分方程；然后利用FHN反演方程提取有用信号，输出互相关系数值，进行模型优化的定量评价；如果最终判断定量评价失败，则基于改进的灰狼优化算法，以互相关系数为适应度函数优化FHN模型参数，得到不同输入条件下的最优组合[ε,B]，最后输出最优FHN模型；本发明大大减少求解耗时，提高求解精度；实现FHN模型的定量化评价；在不同输入条件下，得到FHN模型参数的最优组合值。
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公开(公告)号：CN115040143B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210659754.2
申请日：2022-06-13
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61B5/378
摘要： 一种基于FHN‑PSD或FHN‑STFTCSP运动想象时频能量增强及特征响应检测方法，先进行多通道MI数据采集，然后使用巴特沃斯和IIR陷波滤波器滤波，接着提取了视觉提示开始后0.5‑2.5秒的时间段；然后进行FHN模型参数初始化及FHN模型处理，将预处理后的信号和噪声送入到FHN模型进行随机共振处理，再基于PSD或STFTCSP方法提取信号特征，然后通过分类器分类，最后进行标签匹配检测；本发明实现用噪声能量去增强时频信息，大大增加了MI特征响应的鲁棒性和识别正确率。
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公开(公告)号：CN110251065A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910644470.4
申请日：2019-07-17
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61B3/02 , A61B3/028 , A61B5/0484
摘要： 基于运动视觉诱发电位的对比敏感度检测方法，先设计同心圆环刺激范式即刺激范式对比度扫描梯度，进行脑-机接口平台搭建，再进行刺激范式呈现；对脑电数据进行特征提取，并通过计算典型相关分析频谱的信噪比(SNR)进行范式响应值的判定，提高SSMVEP对比敏感度检测的准确性；最后将对比敏感度脑电客观检测结果通过屏幕反馈出来；本发明通过设计一组用于对比敏感度检查的同心圆环扫描稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)范式，并提出相应的阈值判定标准，得出脑电客观对比敏感度值，为眼科检查中对比敏感度的检测提供一种客观且定量的测量方法。
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公开(公告)号：CN115040143A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210659754.2
申请日：2022-06-13
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61B5/378
摘要： 一种基于FHN‑PSD或FHN‑STFTCSP运动想象时频能量增强及特征响应检测方法，先进行多通道MI数据采集，然后使用巴特沃斯和IIR陷波滤波器滤波，接着提取了视觉提示开始后0.5‑2.5秒的时间段；然后进行FHN模型参数初始化及FHN模型处理，将预处理后的信号和噪声送入到FHN模型进行随机共振处理，再基于PSD或STFTCSP方法提取信号特征，然后通过分类器分类，最后进行标签匹配检测；本发明实现用噪声能量去增强时频信息，大大增加了MI特征响应的鲁棒性和识别正确率。
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公开(公告)号：CN116522115A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310499351.0
申请日：2023-05-06
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/10
摘要： 一种基于CCA降维和USSR模型的特征增强方法，先进行多通道SSVEP数据采集，使用3‑40Hz的巴特沃斯带通滤波器进行信号预处理，利用CCA降维技术将多通道SSVEP信号转换成单通道一维信号；再进行USSR模型参数初始化及USSR模型处理，将单通道一维信号送入到USSR模型进行随机共振处理，利用噪声能量增强目标频率的幅值；然后利用SSVEP识别模型PSDA的快速傅里叶变换检测注视目标频率，最后进行目标频率匹配检测；本发明利用CCA降维技术及USSR动力学模型的协同作用，大大增加了SSVEP的识别准确率和信息传输率。
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公开(公告)号：CN116269348A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310271249.5
申请日：2023-03-20
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种下肢外骨骼机器人用运动感知决策系统，包括与外骨骼机器人连接的感知单元、控制单元和驱动单元；感知单元包括arduino微处理器，arduino微处理器和薄膜压力传感器、姿态传感器、肌电传感器、Can通信模块连接；控制单元包括人工智能嵌入式处理器，人工智能嵌入式处理器经路由器和上位机连接，上位机内设有体感识别与分析系统；驱动单元包括与人工智能嵌入式处理器连接的电机驱动器，电机驱动器和直流伺服盘式电机连接，直流伺服盘式电机和谐波减速器连接，直流伺服盘式电机和编码器连接，编码器和电机驱动器连接；本发明以多模生理与物理信息反馈为基础，依据实时解析的人体运动意图，实现穿戴者主导的肢体运动，实现人机协调化的主动控制。
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公开(公告)号：CN116148662A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310270336.9
申请日：2023-03-20
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种基于电流瞬时信息的电机三相不平衡分析方法，首先获取三相电流信号，通过矢量解调构造相移信号获取电流信号瞬时频率和瞬时幅值，计算其变异系数，对比分析三相不平衡下瞬时信息特征系数表现；实际实验分析不同转速下，对比分析正常电机和故障电机直接计算与VMD提取趋势项后的瞬时频率与瞬时幅值变异系数特点，可以发现经VMD提取趋势项后的瞬时频率变异系数可以明显区分出故障电机，本发明可以做为分析电机三相不平衡故障的有效手段，及时发现电机故障，以减少生产、时间的损失。
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公开(公告)号：CN115935170A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211634674.8
申请日：2022-12-19
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/10 , G06F3/01
摘要： 一种基于欠阻尼二阶随机共振窄带瞬态特征提取方法，首先对被试者进行多通道EEG信号采集移除收集信号中不包含稳定SSVEP的前0.1s数据，并采用多通道信息融合技术降低信号的维度；再将预处理后的信号通过与刺激图案数目相同的不同通带窄带滤波器组以获得对应于每个刺激目标的频率分量及其二次谐波成分；然后对窄带滤波信号进行幅值调制并将调制信号和一定强度的噪声送到同一欠阻尼二阶随机共振模型以进行随机共振处理，通过输入幅值的鉴别实现瞬态突变点的检测；最后利用过零点方差作为评价函数来评估随机共振效果，从而实现目标频率的识别；本发明检测过程所需数据长度短，能够满足系统实行性的要求。
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公开(公告)号：CN116077304B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202211592529.8
申请日：2022-12-12
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： A61H1/02 , A61B5/372 , A61B5/375 , A61B5/383 , A61B5/386 , A61B5/378 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F3/01 , G16H20/30
摘要： 本发明涉及基于ErrP‑MI混合BCI的手康复训练系统，属于脑‑机接口技术领域。所述系统将非平稳性强、需要长时间训练才可稳定产生的运动想象信号与平稳性强且可固有产生的错误相关电位信号相结合构建双模态混合BCI，通过错误相关电位对运动想象的识别结果进行修正，以克服单模态MI脑‑机接口在线识别难度大、需要训练才可稳定使用的缺点，既实现了在康复训练中MI对与之相对应效应器的直接控制与闭环反馈，又能够更准确对患者的运动意图进行反馈，增强了康复效果，提升了康复训练效率。
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