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公开(公告)号：CN109873859A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811617889.2
申请日：2018-12-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供一种基于ZigBee无线传感网络和云平台技术的校园区域环境空气质量监测系统及方法。系统包括环境空气质量信息获取终端、嵌入式主控制单元和人机交互终端。本发明通过自建电脑端云平台服务器的应用，结合ZigBee无线传感网络和传感器系统对校园区域环境空气质量信息的采集，利用嵌入式主控制单元和WIFI无线网络通信建立起人机交互终端和监测站点之间的通信，实现了对校园区域环境空气质量实时监测，实现了多种人机交互终端，让在校师生随时随地都能查看校园区域环境空气质量状况，为在校师生提供可视化的校园区域环境空气质量状况监测平台。
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公开(公告)号：CN109199726A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811007233.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种起背高度可脑控调节的新型病床控制系统，包括采集患者脑电信号的电极帽(1)，处理脑电信号的计算机(2)，人机交互界面显示屏(3)，具有起背升降功能的新型病床(4)。电极帽用于采集脑电信号，并将信号传递给处理脑电信号的计算机，处理脑电信号的计算机将处理之后的信号传递给人机交互界面显示屏，用于与患者交互信息，信息确认后，将信号传递给起背具有起降功能的新型病床，从而完成起背的上升/下降功能。利用患者脑电信号控制起背升降的新型病床控制系统，不仅使患者拥有了一个更加舒适的生活环境，而且大大减少了患者亲属的劳动量，极大便利了人们的生活。
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公开(公告)号：CN106371588A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610749276.9
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种基于运动想象脑机接口的手功能康复方法。本方法包括以下步骤：（1）离线训练：患者进行离线训练，训练结束后，将采集的患者左右手运动想象期间的脑电信号建立首次识别模型；（2）更新训练：患者进行更新训练，依据首次识别模型分析患者左右手运动想象期间的脑电信号，呈现手部动作视频，反馈给患者，产生更易识别的脑电信号，训练结束后，将采集的脑电信号建立更新识别模型；（3）虚拟现实在线训练：患者进行左右手运动想象，依据更新识别模型分析患者的脑电信号，实时控制3D人物左右手运动。该方法具有安全性高、节约人力、趣味性且多层次的特点。本发明能够作为脑卒中患者手功能康复方法，操作简单，为家庭化训练奠定基础。
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公开(公告)号：CN102629156A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210055569.9
申请日：2012-03-06
Applicant: 上海大学
CPC classification number: Y02T10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于Matlab和DSP的运动想象脑机接口实现方法，包括进行Matlab仿真和DSP具体应用，其中Matlab仿真部分包括三个大步骤：首次训练—建立识别模型、模型更新—建立更新识别模型、在线仿真—建立最佳识别模型。DSP具体应用：将Matlab仿真部分得到的最佳识别模型，以C语言代码为基础进行具体实现，进而在线应用，具有速度快、效率高、体积小，面向脑机接口实际应用的特点。该实现方法具有功能全面、操作简单、可实现性强的特点。本发明能够为为脑机接口用户的训练和具体使用奠定基础。
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公开(公告)号：CN102034329A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010610596.9
申请日：2010-12-29
Applicant: 上海大学
IPC: G08B17/12
Abstract: 本发明涉及一种基于多波段多特征的红外火灾探测方法。本方法采用的火灾探测系统由火灾探测器依次连接信号处理电路、微处理器、计算机及报警显示器构成，其火灾探测步骤为：1）火灾探测器将探测到的温度和火焰光信号转变为电压信号；2）信号处理电路将该电压信号进行滤波及A/D转换；3）微处理器对A/D转换后的数字信号进行分析、特征提取、识别判断火灾是否发生；4）计算机实现对火灾信号及报警信号的显示、记录及保存功能。本探测方法对火灾信号的温度、温升、火焰辐射强度等多特征进行了综合分析处理，具有灵敏度高、保护面积大、抗干扰能力强、操作简单和功能全面的特点，为火灾探测的实际应用奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101433461A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200810203975.9
申请日：2008-12-04
Applicant: 上海大学
IPC: A61B5/0476 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种脑机接口的高性能脑电信号检测电路。它包括前置放大电路和后级放大电路，前置放大电路由第一级放大电路经高通滤波电路连接第二级放大电路构成。前置放大电路经50Hz陷波电路和低通滤波电路连接后级放大电路。本检测电路具有高输入阻抗、高共模抑制比、高增益、低噪声、低漂移的特点，同时结构简单、抗干扰能力强、可靠性强。本发明能够作为高性能的脑电信号检测电路，为脑机接口的实现奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114041793B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111353222.8
申请日：2021-11-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多模态疲劳监测与调控的RSVP目标识别系统及方法，包括信号采集帽、脑电信号放大器、近红外脑功能成像仪、眼动仪、耳机、电脑、训练系统界面、P300解码单元、NIRS解析单元、眼动数据分析单元和反应时间分析单元。训练人员戴好信号采集帽并打开训练系统界面；显示界面随机显示目标图片与非目标图片，训练人员注视显示界面，信号采集帽采集训练人员的脑电信号，经过放大后进行解码，计算目标识别率，进而评估识别能力；联合评估训练人员的大脑疲劳程度，调节显示界面中图片呈现的频率。本发明能实现多阶段渐进式训练、能够联合多模态数据评估训练人员脑疲劳程度并自适应调节图像呈现频率，能分析目标识别率并评估训练人员能力。
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公开(公告)号：CN118412117A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410531155.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 上海大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种联合空间分布相关分析的疲劳脑电识别方法，包括以下步骤：首先，获取训练和测试数据的多时域分量；其次，分别计算训练和测试数据的多时域分量的多尺度频带功率谱集合、总能量矩阵集合、相关系数矩阵集合、相干系数矩阵集合和锁相值矩阵集合；然后，计算训练和测试数据的联合空间分布特征，并通过任务相关成分析和主成分分析获取训练和测试数据的特征模板；最后，用训练数据中的疲劳数据模板、非疲劳数据模板分别与测试数据模板计算二维相关系数，判断测试数据类别。与现有技术相比，本发明具有获取数据联合空间分布的多模态特征能力和减少冗余度、计算速度快、强鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN116010783B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310021069.1
申请日：2023-01-06
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于多频带任务相关成分匹配的RSVP弱隐目标诱发脑电识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：模板生成：用任务相关成分分析计算带通滤波后的训练脑电数据各频带的空间滤波器，同频带不同类空间滤波器组合后对各频带滤波生成对应模板，同类不同频带模板组合后生成目标与非目标数据模板；模板匹配：用空间滤波器组对带通滤波后的测试脑电数据各频带滤波并组合生成测试数据模板，计算该模板与目标、非目标数据模板的二维相关系数，判断测试数据类别。与现有技术相比，本发明具有获取数据细微特征能力和抗干扰能力强、识别精度高、识别速度快等优点。
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公开(公告)号：CN111914711B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010720305.5
申请日：2020-07-24
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电的多阶段渐进式目标识别训练系统及方法。本系统包括脑电帽、信号放大器、电脑、训练系统界面和P300解码单元，由专业人员帮助训练人员戴好脑电帽，打开训练系统界面，根据需要进入不同的训练界面，训练开始后，训练人员注视显示界面，界面随机显示目标图片与非目标图片，脑电帽采集训练人员此时的脑电信号，经过信号放大器的放大后，传输给P300解码单元进行解码，解码成功后，解码结果用于判断训练人员是否识别了目标图片，进而计算识别率，对工作人员的识别能力做出评估。本发明给从事人机混合微小目标图像识别工作提供了方便，从P300脑电数据角度评估工作人员的识别能力，为选拔优秀的人工识别专业人员提供依据。
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