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公开(公告)号：CN104127195B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410366036.1
申请日：2014-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/18
Abstract: 本发明涉及一种融合脑电和心电信号的疲劳驾驶检测方法。本发明通过16通道的gUSBamp放大器获取脑电和心电的原始数据，提取脑电的功率谱特征数据—脑电疲劳指数和、脑电的相位同步特征数据—Pz‑Fz和P3‑P4在delta频段的MPC、心电的时域特征数据—HR和心电的频域特征数据—LF/HF后，直接将脑电心电特征数据在特征数据层面上直接融合，再利用SVM进行分类。本发明强调决策信息的全面性，融合特征的分类效果总体上比单种特征好，运用两种正交的生理指标来检测驾驶疲劳，有助于提高检测的准确率。
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公开(公告)号：CN103750844B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201410018604.9
申请日：2014-01-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/117 , A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电相位同步的身份识别方法。本发明主要采用相位锁定值来计算脑电信号的相位同步特征，并通过线性判别分析来实现不同个体的识别。本发明包括数据采集、数据预处理、滤波、相位同步特征计算、特征向量降维、特征向量分类以及分类准确率计算。分类结果表明：采用脑电信号的相位同步作为生物识别特征，得到了较好的分类结果，能够有效识别不同个体的身份。与传统的生物识别特征相比，基于脑电信号的相位同步特征更加安全和隐蔽，且能够应用于某些身体残疾或受伤的人群。
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公开(公告)号：CN104095630A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410367212.3
申请日：2014-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/16
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电相位同步的疲劳检测方法。本发明首先从Neuroscan64导系统采集的数据中选取58通道脑电数据用于相位同步分析。其次将步骤1采集到的脑电数据通过CAR滤波器，通过计算所记录的N个电极的信号平均值来重新评定每个时刻每个电极的电位。再次对步骤2中得到的脑电数据根据脑区内和脑区间进行平均相位相干性计算。最后选定特定频段的脑区内的相位同步脑区间的相位同步值来判断是否出现疲劳状态。本发明运用特定频段的脑区计算脑区间和脑区内的相位同步值，计算相位同步值的显著性大小区分清醒和疲劳状态，有助于提高疲劳检测的准确性。
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公开(公告)号：CN103778790A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410014861.5
申请日：2014-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频序列的车流量方波统计法。本发明使用CCD镜头和图像采集卡获得高速公路汽车行驶过的图像，将信息传给计算机通过转换软件将视频文件转化成为BMP格式的帧图片，并按照一定得格式命名。然后对每帧图像进行数字图像处理，包括对采集的图像进行灰度处理、帧差、二值化等，其目的主要提取在背景中的运动对象。接下来设置标志线区域，即检测汽车通过的区域，在该区域使用方波检测方法，对二值图像进行分析，按照检测线中的白色像素的个数判断是否有车通过，当白色像素点的数量在某一时刻大于某一阈值，则判断有汽车通过，从而进行车辆的计数。本发明能有效避免摄像机抖动引起的误差，提高了测量精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103750844A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410018604.9
申请日：2014-01-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/117 , A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电相位同步的身份识别方法。本发明主要采用相位锁定值来计算脑电信号的相位同步特征，并通过线性判别分析来实现不同个体的识别。本发明包括数据采集、数据预处理、滤波、相位同步特征计算、特征向量降维、特征向量分类以及分类准确率计算。分类结果表明：采用脑电信号的相位同步作为生物识别特征，得到了较好的分类结果，能够有效识别不同个体的身份。与传统的生物识别特征相比，基于脑电信号的相位同步特征更加安全和隐蔽，且能够应用于某些身体残疾或受伤的人群。
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公开(公告)号：CN219183778U
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202320022189.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于水凝胶电极的脑电采集装置。本实用新型包括主控模块、ADC模块、无线模块、电源模块、去耦模块、滤波模块和脑电采集电极；电源模块给其他模块供电；主控模块控制无线模块与主机进行通信，控制ADC模块进行模数转换；无线模块实现脑电采集装置与主机通信的功能；ADC模块将脑电采集电极的模拟信号转换为24位数字信号；去耦模块降低器件耦合到电源模块的噪声；滤波模块通过无源RC滤波器对脑电采集电极的模拟信号进行低通滤波和ESD保护。本实用新型使用便捷，操作简单，佩戴舒适，在便携式脑电采集装置、智慧健康养老等领域具有广泛的应用前景，采集效果经过SSVEP实验范式验证效果良好。
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公开(公告)号：CN207022264U
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201720956330.7
申请日：2017-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H05B33/08
Abstract: 本实用新型涉及一种SSVEP视觉刺激器的控制电路。本实用新型包括电源模块、主控模块、串口通信模块、开关模块、DAC数模转换模块、测试模块和点阵模块；电源模块给其他模块的供电；主控模块控制串口通信模块与PC端进行串口通信，控制DAC数模转换模块，控制开关模块；开关模块控制点阵模块的闪烁；DAC数模转换模块控制RGB-LED点阵模块；测试模块指示主控模块的工作状态。本实用新型采用硬件方式实现刺激器。利用微处理器的定时器实现延时功能，频率更精确；采用4x4点阵，便携、刺激效果好，光源颜色可任意调节，选择更灵活，简化实验过程；操作过程简便，采用串口通信方式，通过上位机软件即可实现对光源的控制以及调节。
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公开(公告)号：CN207520320U
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201720371744.3
申请日：2017-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种脑机交互下肢中风康复控制电路。本实用新型包括控制电路与功率放大电路，具体包括处理器IC1、晶振Y1、电容C1、电容C3、电位器R1、电阻R2、电阻R3、发光二极管D1、功率放大芯片IC2、场效应管Q1、场效应管Q2、二极管D2、自举电容C3、限流电阻R4、限流电阻R5、限流电阻R6、限流电阻R7等。本实用新型在下肢中风康复器械的控制中，使器械快速反应，能够长时间保持系统的平稳运行，提高了用户的舒适感。在电路结构方面，使用处理器IC1配合功率放大电路模块极大减小了电路复杂程度，大大提高了控制效率，简化了操作，同时极大降低了控制系统的成本。拥有简单、可靠、性价比高、通用性好等特点。
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公开(公告)号：CN206698218U
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201720372606.7
申请日：2017-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B1/40
Abstract: 本实用新型公开了一种家庭智能健康中继器的控制电路。本实用新型包括STM32控制器模块、GPRS模块、蓝牙4.0模块、TFT显示器模块、按键模块、RTC模块组成。STM32控制器模块包括主芯片STM32F103VGT6和外接的8M和32.758K两个晶振。GPRS模块用来接受服务器的消息通知或上传自身的健康数据，主要包括GSM芯片SIM900A与天线电，蓝牙4.0模块用来接受健康设备发送的数据，如体重、身高、血脂、血压等，主要包括蓝牙4.0芯片CC2541、巴伦天线电路与电平转换电路。TFT显示器用来显示健康信息，以及基础的人机交互界面。本实用新型采用先进的物联网技术，实现了对家庭成员健康信息的智能采集、保存、上传，达到了云端的目的。
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