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公开(公告)号：CN117332259A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311373611.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2132 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法。首先，采集脑电信号，并对信号进行预处理，包括带通滤波和ICA分析。然后，将脑电信号分别在时域和频域应用滑动窗口和滤波器组进行切分，获得两组子序列，并应用共空间模式算法提取特征，得到初始特征集合。接着，采用皮尔逊相关系数分析和费舍尔比两种特征选择算法对原始特征进行筛选，去除冗余和无效特征。随后，应用判别相关分析对筛选后的特征进行融合，以获得最终的高度区分的特征。最后，采用支持向量机对特征进行分类，测试分类效果。本发明通过特征融合获得了高度区分的特征。这样可以极大地减少特征的分散度，便于后续的特征分析，并为脑机接口分类的研究提供了新思路。
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公开(公告)号：CN113397571A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110805279.0
申请日：2021-07-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于先验模板的肌电运动单元分解方法。本发明首先，利用几个带有可变表达式的先验模板来拟合运动单元动作电位的波形；接着提出了一种迭代匹配策略，实现了运动单元的逐层剥离；随后引入尖峰触发平均算法来重新确定运动单元动作电位波形，使其更符合真实的肌电运动单元。最后，建立基于真实信号分解结果的评估指标，用于评价分解算法的性能。本发明能在低噪声水平下检测和识别有效的运动单元，具有较为良好的性能。
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公开(公告)号：CN119622543A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411624823.1
申请日：2024-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了基于域适应网络的运动想象脑电识别方法，该方法采集受试者的多通道运动想象脑电信号EEG，并进行带通滤波，得到多个不同频带的EEG信号，将目标受试者的EEG信号作为目标域数据，其余作为源域数据。其次基于源域数据和目标域数据，先后通过由并行时空卷积模块和Transformer模块组成的多视图卷积Transformer特征提取器，分别得到源域特征和目标域特征。最后利用源域特征和目标域特征进行对抗域适应，得到能适应目标域数据的模型，识别出脑电信号对应的运动想象类别。本发明有助于引导源域数据分布向目标域转移，提高跨受试者运动想象脑电信号的分类准确率。
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公开(公告)号：CN117159920A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310930707.1
申请日：2023-07-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多通道功能性电刺激装置，包括主控电路、信号调理电路、恒流源电路、保护电路、电源供电电路和外设电路。主控电路包括主机、从机两部分，从机部分与所述信号调理电路输入端相连接，为信号调理电路提供DAC信号，并与所述保护电路控制端相连接，为保护电路提供通断信号。所述信号调理电路输出端与所述恒流源电路输入端相连接，为恒流源电路提供调理后DAC信号。恒流源电路输出端与所述保护电路输入端相连接，为保护电路提供输出电流。本发明采用锂电池供电，不依赖市电，集成触摸屏可为使用者提供良好的使用指导，可调参数多，范围广；且提供可编辑预设模式，操作简单。
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公开(公告)号：CN116831601A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310801604.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种表面肌电信号无线传感器，由封装壳体、贴片式金属电极、模拟数据采集转换板、板对板连接器、主控电路板、无线传输模块和锂电池组成。封装壳体包裹在整个硬件装置外围，底部根据贴片式金属电极对应位置开出孔位；贴片式金属电极，通过锡浆焊接于模拟数据采集转换板反面；模拟数据采集转换板通过板对板连接器与主控电路板连接，采集肌电信号，并转换成数字信号传输至主控电路板。无线传输模块贴附焊接于主控电路板正面，用于肌电信号无线收发。本发明去除工频干扰，信号质量得到提高，便于佩戴，信号传输丢包少，准确便捷的采集表面肌电信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116725548A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310695089.7
申请日：2023-06-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法，首先，安排受试者执行相应动作记录下同步的sEMG和EEG。通过小波去噪对sEMG完成预处理，对EEG进行带通滤波、ICA独立成分分析，对处理后的EEG和相应sEMG进行分段，提取出手部动作时的EEG和相应sEMG。接着利用BEMD方法求出EEG和相应sEMG的IMF分量，再利用TDMIC方法计算EEG和相应sEMG以及EEG和EEG的不同IMF分量的耦合值，最后对得到的结果进行统计学分析。本发明在不同的局部频带上评估试验者在受到不同波形的NMES之后短时间内的FCMC以及BFCN变化的差异性。并通过归一化显著区域来量化实验结果。这些研究将为基于NMES的脑卒中康复方法提供全新的思路，并为运动功能评价方法提供了新的角度。
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公开(公告)号：CN113974652A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111247517.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于皮层肌肉功能网络模型的肌肉控制精准度确定方法。本发明首先获取待测人员四个表面肌电信号和脑电信号。通过能量阈值法确定动作的起始位置和终止位置作为动作肌电信号。然后，用小波分析法对原始表面肌电信号与脑电进行多尺度分解，去除信号的噪声，再使用ICA独立分量分析方法去除脑电信号的伪影。最后使用传递熵计算不同肌肉与电极之间的传递熵，并构建邻接矩阵。将邻接矩阵二值化后构建有向皮层肌肉功能网络，使用网络的分析法对皮层与肌肉在运动时的状态进行分析。本发明体现了脑电信号与肌电信号之间的信息流动关系，将大脑皮层与肌肉整合为一个网络进行深度分析，从整体上对皮层与肌肉的关系进行了更深层次的解析。
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公开(公告)号：CN113408712A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110805164.1
申请日：2021-07-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于时延尺度长短期记忆网络与传递熵的脑肌耦合方法。本发明首先设计自适应选择器来选择不通时延尺度的长短期记忆网络提取时序特征，对时域特性进行傅里叶变换转换为频域特征。其次对于相同频率点处的脑肌电信号的频域特征求取传递熵，作为基准耦合强度。最后计算最佳时延尺度模型提取的序列在相同频率处的传递熵，求传递熵与基准耦合强度之间的面积即为该频段的耦合强度。本发明利用增加时延尺度的长短期记忆网络提取出信号的特征序列，然后用传递熵计算出耦合面积，以此探究人体在不同的行为动作下皮层与肌肉的耦合关系，解码人体的运动意图，拓展了研究人体运动机制的方法。
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公开(公告)号：CN119924838A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001463.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/22 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆网络结合注意力机制的肌力估计方法，旨在解决传统肌力评估方法的局限性，该方法首先通过肌电传感器和力传感器采集多通道表面肌电信号和力数据，并进行小波去噪滤波处理。随后，应用通道注意力机制为每个通道分配权重，突出关键特征。处理后的数据输入长短时记忆模型，利用其记忆能力捕捉时间序列数据中的动态变化。为了进一步优化模型性能，引入残差连接和自注意力机制，使模型更关注自身信息。而后，构建混合注意力机制模块，结合通道和空间维度的注意力，增强特征表示能力。最后，对多个受试者的训练结果进行融合，提高模型的泛化能力。本发明增强了对肌力变化趋势的预测能力，具有优秀的准确率。
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公开(公告)号：CN119157486A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411126634.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，包括如下步骤：步骤1、同步实时采集单脚提踵与双脚提踵时的6个表面EMG信号和39个通道的EEG信号；步骤2、对采样的EMG和EEG进行预处理；步骤3、对处理后的EMG和EEG利用小波包分解成各个频带；步骤4、将经过小波包分解的EEG与EMG通过传递熵求它们的耦合值；步骤5、将不同平衡任务下求得耦合值呈现在脑地形图上，并结合统计性分析以及平衡任务和耦合值进行平衡能力评估。该方法结合信息传递的方向性以及脑肌耦合相干规律，选择gamma频带作为分析频带，比较左、右脚后跟上提与下放与以及单脚与双脚后跟上提与下放之间所反映的平衡能力的差异。
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