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公开(公告)号：CN107346609A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710746059.9
申请日：2017-08-26
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明公布了一种基于蓝牙技术的手机智能感应识别交通信号系统，包括信号灯、控制系统、APP客户端；该交通信号灯控制系统以STC89C52RC单片机为核心，单片机接上时钟电路和复位电路，并加上适当的外围电路，构成单片机最小系统，将信号灯程序烧录到最小系统单片机内，通过串口通信发送交通信号灯的状态，蓝牙模块通过与智能手机上的自带蓝牙进行搜索连接配对，采用串行通信方式把接收到的信号发送给手机客户端APP，手机客户端APP端接收到信号，同时显示当前地铁所到站的名称，以及马路上的交通灯的状态，解决了传统交通信号灯应用场景过于单一的局限性。
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公开(公告)号：CN107333244A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710735098.9
申请日：2017-08-24
Applicant: 郑州大学
CPC classification number: H04W4/023 , G01S5/0252 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee技术的定位系统，涉及一种定位领域。此定位系统，包括参考节点模块、定位节点模块、网关和上位机-服务器；所述参考节点的个数为6个，包括CC2430芯片的无线模块和电源，所述定位节点的个数为1个，包括CC2431芯片的无线模块和电源，所述的网关硬件平台包括选定的网络扩展主板和CC2430芯片，所述的上位机-服务器包括数据库管理系统与定位系统；网关、参考节点、定位节点通过自组网建立ZigBee无线网络，在运行时，通过ZigBee无线网络，通过三者之间的相互通信，来实现对定位节点的位置确定。基于ZigBee的无线定位设计具有便捷可操作性强、灵敏度识别力强，开发价值较高，具有良好的应用前景和意义。
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公开(公告)号：CN108245375A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810209541.3
申请日：2018-03-14
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02
CPC classification number: A61H1/0288 , A61H2201/0176 , A61H2201/1207 , A61H2201/5061 , A61H2201/5069
Abstract: 本发明公开了一种绳牵引式手指康复训练装置，所述的装置包括机械框架、主控模块、安全模块、康复评定模块；所述的机械框架包括支撑底座、电机槽及电机随动杆、中转杆、软体结构手套、弹簧固定杆、弹簧、尼龙绳、大拇指指架及其指套、手套固定钢条、急停按钮，尼龙绳为电机的传动结构；所述的主控模块为STM32;所述的安全模块使用的是压力传感器和急停按钮，其中压力传感器嵌入到手指指套内部的前后两侧，急停按钮安在手套固定杆上；所述的康复评定模块是应变片扭矩传感器和压力传感器，其中应变片扭矩传感器放在四指关节处，压力传感器放在指套前端；依据该装置设计了一种手指训练方法。
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公开(公告)号：CN107970106A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201810080368.1
申请日：2018-01-27
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种手指肌腱康复机器人，所述的装置包括手指驱动模块、动力传输模块、远程控制模块、主控模块、电机模块、检测模块、康复评定模块。所述的手指驱动模块包括六连杆，附件，滑块，手指关节套；所述的动力传输模块包括齿轮，弹簧，电机固定轴，皮带；所述的主控模块为STM32；所述的电机模块包括电机，电机支撑箱，电机固定轴；所述的检测模块为表面肌电传感器；所述的康复评定的模块为压力传感器；检测模块与主控模块通过SPI进行通信，远程控制模块通过WIFI方式与主控模块进行通信，康复评定模块通过USB接口与主控模块进行连接；依据该手指肌腱康复机器人设计了一种手指训练方法。
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公开(公告)号：CN107232665A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710568424.1
申请日：2017-07-13
Applicant: 郑州大学
IPC: A41D13/11 , A41D31/02 , A61N1/36 , A61H39/00 , A61K36/752 , A61P1/08 , A61K31/045
CPC classification number: A41D13/11 , A41D31/0016 , A41D2400/32 , A41D2400/36 , A61H39/002 , A61K31/045 , A61K36/355 , A61K36/534 , A61K36/752 , A61N1/36014 , A61K2300/00
Abstract: 本发明公开了一种晕动病防治口罩，包括罩体外层、罩体过滤层、罩体内层、芳香片收纳囊、控制器收纳囊、耳带、芳香片、皮神经电刺激系统构成。所述罩体外层采用医用非织造布制成；所述罩体过滤层采用活性炭滤布制成；所述罩体内层采用防潮无纺布制成；所述芳香片收纳囊采用医用非织造布制成；所述控制器收纳囊采用医用非织造布制成；所述耳带置于罩体外层两侧；所述芳香片置于芳香片收纳囊内；所述皮神经电刺激系统包括微型控制器、电极贴片，电极贴片通过电线与微型控制器连接；所述微型控制器置于控制器收纳囊内。本发明公开了一种针对环境因素和神经因素防治晕动病的口罩。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108216113A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810080658.6
申请日：2018-01-28
Applicant: 郑州大学
IPC: B60R22/48 , A61B5/0402 , A61B5/0245 , A61B5/00
Abstract: 本发明为一种基于心电信号检测的安全带报警装置，所述的装置包括外壳、装置固定模块、主控模块、信号采集模块、报警模块、通信模块和移动终端模块。所述的外壳包括主盒、副盒、连接带和海绵层，连接带包裹导线，连接主盒与副盒；所述的装置固定模块为4组按扣；所述的主控模块为STM32F103单片机，置于外壳主盒内，内置有心电信号疲劳检测算法和心律异常检测算法；所述的信号采集模块为心电传感器，置于外壳副盒内；所述的报警模块为微型振动马达与扬声器，微型振动马达置于外壳副盒内，扬声器置于外壳主盒内。信号采集模块通过连接带内导线将心电信号传输至主控模块分析处理，主控模块控制报警模块报警，并通过通信模块与移动终端通信。
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公开(公告)号：CN107496141A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710913726.8
申请日：2017-09-30
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02
CPC classification number: A61H1/0218 , A61H1/0285 , A61H1/0288 , A61H2201/50 , A61H2205/065 , A61H2205/067 , A61H2230/085
Abstract: 本发明公开了一种手指康复器装置及手指训练方法，所述的装置包括机械框架、智能终端模块、主控模块、电机模块、反馈模块、控制系统。所述的机械框架为电机座、滑轨、滑轮、尼龙线、大拇指套、大拇指架、食指套、食指架；所述的主控模块为单片机；所述的电机模块为步进电机；所述的反馈模块为表面肌电传感器；所述的指令模块为Leap Motion。智能终端模块通过RS485连接主控芯片模块，指令模块连接智能终端模块，主控芯片模块控制电机模块运动，反馈模块通过SPI连接主控模块。手势向前时，完成大拇指左右训练；手势向下时，完成食指上下训练；手势顺时针旋转时，完成食指与大拇指对指训练。当反馈模块检测到肌肉疲劳或痉挛信息时，训练停止，避免损伤使用者。
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公开(公告)号：CN107357302A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710808447.5
申请日：2017-09-09
Applicant: 郑州大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种四旋翼飞行器的翻滚动作实现方法和装置，包括主控芯片、电机、惯性测量单元、PID控制模块,主控芯片为STM32F3系列单片机，电机为无刷电机，PID控制模块为串级PID控制，惯性测量单元为MPU6050芯片，并接入电子罗盘，借助电子罗盘辅助陀螺仪和角速度传感器验证姿态数据并加以纠正，多传感器对惯性测量单元中的外设数据进行融合计算，然后将计算得到的姿态数据发送给主控芯片，主控芯片根据姿态数据，来完成对电机的控制，从而控制各个旋翼旋转速度，同时把姿态数据传给串级PID控制系统，串级PID控制系统辅助人为操纵完成飞行器的自稳定，完成设计中的翻滚。本发明可实现四旋翼飞行器的翻滚动作，具有广泛的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN106650920A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710088050.3
申请日：2017-02-19
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明公开了一种利用基于单隐层前馈神经网络(SLFNs)的极限学习机(ELM)算法的心血管疾病(CVD)预测模型——ELPSO‑ELM混合智能算法预测模型。该算法通过五阶段连续变异方式，分别为Gaussian变异、Cauchy变异、Pg各维opposition‑based变异、Pg整体opposition‑based变异、DE‑based变异，建立增强领导粒子的粒子群算法(ELPSO)，以粒子群(PSO)算法的优化策略，对单隐层前馈神经网络(SLFNs)隐层单元参数进行优化，设计了ELPSO‑ELM混合智能算法预测模型。解决了传统模型纳入预测因子少、数据要求高的局限性。
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公开(公告)号：CN107753242A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711177514.4
申请日：2017-11-23
Applicant: 郑州大学
CPC classification number: A61H1/0274 , A61H2201/1207 , A61H2201/1638 , A61H2201/50 , A61H2201/5058 , A61H2201/5064 , A61H2201/5069 , A61H2201/5079 , A61H2201/5084 , A61H2205/06 , A61H2230/085 , A63B23/14 , A63B24/0087 , A63B2220/10 , A63B2220/18 , A63B2220/30 , A63B2220/40 , A63B2230/085
Abstract: 本发明公开了一种缓解腕关节痉挛的镜像装置，包括计算机、两个机器人、最小控制系统、两个惯性运动单元（inertia motion unit,IMU）测量系统、反馈模块；所述两个机器人，健侧机器人和患侧机器人，各个机器人包括支撑结构、传动装置、圆柱形手柄、螺纹柱、开发板、电源模块、扭矩传感器、扭矩信号转化模块、电机、电机驱动模块，该装置通过IMU采集健侧手腕的运动信息，控制患侧腕部镜像健侧运动，机器人的圆柱形手柄，一端以及中部各有一个螺纹孔，与机器人的螺纹柱相配合，手柄与螺纹柱的连接方式，决定了腕部的屈伸或者展收训练，镜像训练有助于患者的功能性恢复，具有良好的应用前景和意义。
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