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公开(公告)号：CN108742517B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN201810259825.3
申请日：2018-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Stacking单导联脑电睡眠自动分期方法，属于机器学习算法领域。该方法包括步骤：S1：睡眠脑电信号预处理；S2：睡眠脑电多特征提取和筛选；S3：机器学习分类；S4：睡眠自动分期。本发明能够获取自适应阈值的小波函数和IIR滤波函数结合的滤波方法对脑电信号进行降噪处理，有效地提高信号的信噪比；能够对特征算法进行优化筛选获取一种新的特征参数组，作为睡眠分期的特征；能够获取一种新的准确率高的多特征与集成学习算法组合作为睡眠分期方法。
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公开(公告)号：CN109034015A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810757169.X
申请日：2018-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0055 , G06K9/00523
Abstract: 本发明涉及一种FSK‑SSVEP的解调系统及解调算法，属于脑机接口领域。系统由SSVEP刺激发生器、脑电信号采集装置以及信号处理三大模块组成。受试者在收到开始信号后，注视某个特定刺激，同时采集脑电信号，经过解调算法获得指令信号，并提示受试者不再注视视觉刺激器，从而停止数据采集。脑电信号采集装置用来采集受试者经过注视刺激装置产生的SSVEP脑电信号，采集到的脑电信号通过无线传输到智能终端的软件信号处理平台，在接收到脑电信号后，软件处理平台对其保存的号做预处理、FSK‑SSVEP信号解调和指令识别，最终分析出脑电信号中的有效成分并判断出受试者所注视的指令。
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公开(公告)号：CN109034015B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810757169.X
申请日：2018-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种FSK‑SSVEP的解调系统及解调算法，属于脑机接口领域。系统由SSVEP刺激发生器、脑电信号采集装置以及信号处理三大模块组成。受试者在收到开始信号后，注视某个特定刺激，同时采集脑电信号，经过解调算法获得指令信号，并提示受试者不再注视视觉刺激器，从而停止数据采集。脑电信号采集装置用来采集受试者经过注视刺激装置产生的SSVEP脑电信号，采集到的脑电信号通过无线传输到智能终端的软件信号处理平台，在接收到脑电信号后，软件处理平台对其保存的号做预处理、FSK‑SSVEP信号解调和指令识别，最终分析出脑电信号中的有效成分并判断出受试者所注视的指令。
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公开(公告)号：CN110432870A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910745381.9
申请日：2019-08-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于1D CNN-LSTM的睡眠信号自动分期方法，属于信号处理及模式识别领域。该方法具体包括：S1：选择数据，从睡眠数据库中选择不同通道的EEG信号以及EOG信号作为原始信号；S2：信号预处理，利用小波变换方法对原始两个通道的EEG和EOG信号分别进行预处理，选出训练集数据和测试集数据；S3：将预处理之后的信号输入深度学习分类模型中，利用深度学习算法对睡眠状态进行分期，并输出分期结果。本发明提高睡眠分期准确度，降低信号的信噪比，从而有效节省运算时间；并且通过优化算法实现准确度高的睡眠自动分期，为睡眠质量评估提供有效依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107193368B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710272431.7
申请日：2017-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本专利属于脑机接口领域，具体公开了本发明针对现有技术中编码难度大、解调困难以及难以适应不同用户脑电特点的技术问题，提供了一种变时长编码的非侵入式脑机接口编码方法，用于人脑向计算机发送便于计算机识别的二进制编码，人脑产生两个频率固定、刺激时间长度固定的第一阶段信号，两个第一阶段信号分别与二进制的编码对应，若干个第一阶段信号组成一个码元，通过改变码元最后一位的第一阶段信号的时长或者插入标志编码的方式来标定码元之间的间隔。还公开了变时长编码的非侵入式脑机接口系统。
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公开(公告)号：CN110444270A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910708136.0
申请日：2019-08-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF神经网络的闭环DBS控制方法，包括基底核网络生理模型、RBF神经网络模型和非线性迭代预测控制器三部分；提供一种自适应、稳定、实时的闭环DBS控制方法，在运用RBF网络对基底核网络生理模型的输入与输出进行辨识，构建闭环回路；然后将其作为预测模型，通过非线性迭代预测控制算法实时给出优化控制量，对基底核网络生理模型进行实时调控，最后达到自动识别系统，当系统处于PD状态时，自动设置相关刺激参数，使得系统恢复到正常状态的效果。
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公开(公告)号：CN108742517A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810259825.3
申请日：2018-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/04 , A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/4812 , A61B5/04012 , A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种基于Stacking单导联脑电睡眠自动分期方法，属于机器学习算法领域。该方法包括步骤：S1：睡眠脑电信号预处理；S2：睡眠脑电多特征提取和筛选；S3：机器学习分类；S4：睡眠自动分期。本发明能够获取自适应阈值的小波函数和IIR滤波函数结合的滤波方法对脑电信号进行降噪处理，有效地提高信号的信噪比；能够对特征算法进行优化筛选获取一种新的特征参数组，作为睡眠分期的特征；能够获取一种新的准确率高的多特征与集成学习算法组合作为睡眠分期方法。
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公开(公告)号：CN107193368A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710272431.7
申请日：2017-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/015
Abstract: 本发明属于脑机接口领域，具体公开了本发明针对现有技术中编码难度大、解调困难以及难以适应不同用户脑电特点的技术问题，提供了一种变时长编码的非侵入式脑机接口编码方法，用于人脑向计算机发送便于计算机识别的二进制编码，人脑产生两个频率固定、刺激时间长度固定的第一阶段信号，两个第一阶段信号分别与二进制的编码对应，若干个第一阶段信号组成一个码元，通过改变码元最后一位的第一阶段信号的时长或者插入标志编码的方式来标定码元之间的间隔。还公开了变时长编码的非侵入式脑机接口系统。
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公开(公告)号：CN107126615A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710261699.0
申请日：2017-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61M21/02 , A61B5/0476 , A61B5/00
CPC classification number: A61M21/02 , A61B5/0476 , A61B5/4812 , A61M2021/0027
Abstract: 本专利属于辅助睡眠领域，本发明针对现有用于睡眠监测的方法没有充分考虑音乐与睡眠状态的对应关系，同时存在某些曲目不能对某些用户产生较好的诱导睡眠效果的技术问题，具体公开了基于脑电信号的音乐诱导睡眠方法，包括如下步骤：音乐分级步骤、信号采集步骤、信号处理步骤、睡眠分期步骤、曲目选取步骤、自动跟踪步骤以及自动停止步骤。基于脑电信号的音乐诱导睡眠系统，包括采集模块、无线发射模块和智能终端，智能终端包括通讯模块、处理模块、存储模块以及播放模块；采集模块用于采集用户的脑电信号并将该脑电信号传递到无线发射模块，无线发射模块用于将采集模块采集到的脑电信号以无线的方式传递给通讯模块。
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