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公开(公告)号：CN113842151B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111160386.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于高效多源胶囊网络的跨被试EEG认知状态检测方法。本发明通过将目标域和多源域的特征分布对齐，以实现域间特征的有效迁移。将EEG数据构建成多通道一维结构，提高了训练效率，同时提高模型性能。其次，引入自表达模块来捕捉样本之间的潜在联系，能够很好地适应不同任务下具有显著个体差异的跨被试EEG数据分析。最后提出了基于动态子胶囊的空间注意力算法来进一步学习EEG数据空间层次上的细粒度特征信息，有效刻画了EEG数据的部分间空间关系和部分‑整体层次关系。本发明有效避免了脑认知计算领域脑电信号的个体差异性问题，可适用于任何任务下基于EEG的认知状
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公开(公告)号：CN116801651A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310526007.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及太阳能电池的技术领域，提供了一种钙钛矿/硅异质结两端叠层太阳能电池及其制备方法，包括从上到下依次设置的减反射薄膜、钙钛矿太阳能电池、双层中间界面层、硅异质结太阳能电池。本发明提供的减反射薄膜可以增加电池前表面的抗反射能力，增大光吸收；提供的第一电极为金属网格银纳米线电极，利用银纳米线良好的透过率，使更多的光入射并透过电极，提高器件对太阳光的吸收利用率；此外，本发明采用中等折射率的硅氧纳米复合薄膜作为双层中间界面层，减少了器件在近红外波段的反射和寄生吸收损耗，同时，利用硅氧纳米复合的高纵向电导率和低横向电导率的各向异性特性，有利于实现大面积高效电池的制备，可以获得更高的转换效率。
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公开(公告)号：CN114239652A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111539147.4
申请日：2021-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的对抗部分域适应跨被试EEG情绪识别方法，利用源域样本的特征计算类簇中心，并将源域真实标签作为类簇标签，并引入一致性匹配算法和跨域聚类共识指标，利用Kmeans聚类得到无标签目标域样本相应的类簇标签和类簇中心，将源域类簇中心与目标域类簇中心进行一致性匹配，对于匹配成功的两个类簇，将源域标签分配给共同语义的目标域类簇，同时计算跨域聚类共识指标实现最优目标域类簇个数的搜索，最终实现源域和目标域的共有类别的关联和私有类别的分离，该方法充分考虑无标签数据的特征空间分布结构，具有较高的普适性，能够大大提高模型训练效率，并为临床应用提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113288147A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110599857.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EEG与神经反馈技术的轻度认知障碍康复评估系统。本发明包括Openvibe脑信号转发装置、Unity范式客户端、Web移动智能终端以及网络服务器；Openvibe脑信号转发装置通过VRPN通信协议与Unity范式客户端相连，Unity范式客户端与Web移动智能终端通过移动互联网与网络服务器相连。Openvibe脑信号转发装置将实时采集到的EEG信号发送给Unity范式客户端，Unity范式客户端分析实时数据来动态改变范式难度，同时在每一次范式结束后，将Openvibe生成的CSV格式的完整EEG信号数据上传到网络服务器进行处理并存储，处理后的分析结果反馈给Web移动智能终端进可视化显示。本发明使用方便、快速准确，便于进行轻度认知障碍患者的康复训练，并对其大脑认知功能进行综合性评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118971975B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411401399.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/25 , H04N19/154 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码压缩感知的空间光信号传输方法，该方法首先通过将发射的射频信号幅度调制到多波长光载波与伪随机序列混合，并实现信号的随机亚采样。其次将随机亚采样的信号经准直器将空间光信号耦合至光纤中，再经过光电转换器转将光信号转化为电信号，获得压缩采样后的信号波形图像。然后利用示波器采集原始射频信号波形图像，构建信号数据集输入基于自编码器构建的信号重建网络模型，进行预训练。最后将压缩采样后的波形图像组成数据集，对预训练后的信号重建网络模型进行微调，输出重建后的波形图像。本发明有效解决重构过程计算成本过高且实时性有限问题，在相同压缩比情况下能获得更高质量的重建结果。
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公开(公告)号：CN113988122B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111212519.2
申请日：2021-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习及图像特征的脑电数据分类方法。使用EEGnet作为特征分类的方法，图像特征学习网络作为重要处理方式，通过对EEG信号进行图像特征提取及学习,对特征进行分类。获取EEG数据并预处理；用被试观看的图片做数据预处理，并用EEGnet对图像数据做训练，得到图像特征分类器；用特征学习方法从脑电数据中得到图像特征向量；将EEG信号提取出的图像特征向量放入特征分类器中分类。在EEG数据的图像特征分类领域中，与传统的机器学习、深度学习方法相比，本发明特征提取方法拥有更好的提取效果，图像特征分类的准确率得到了显著提升。
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公开(公告)号：CN114259241B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111547901.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EEG的认知功能可视化系统。本发明包括可视化模块、数据计算模块和存储模块。可视化模块主要基于Unity3D平台，用于交互操作和可视化的效果实现，能够通过交互调用数据计算模块、读取本地存储模块内的数据；数据计算模块主要是一些Python文件，用于从存储模块读取数据后执行所需程序，将结果反馈到可视化显示模块以及将数据保存到本地存储模块内；存储模块用于存储数据。本发明使用方便、快速准确，从通道和脑区多个角度展现连通性可视化效果，使用多个功能连通性指标多方面分析大脑功能连通性，研究静态以及动态脑功能连通性的3D变化，从而便于研究人员分析和判断脑认知功能。
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公开(公告)号：CN115799375A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211676848.7
申请日：2022-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学 , 东方日升新能源股份有限公司
IPC: H01L31/0687 , H01L31/0216 , H10K30/15 , H10K71/12 , H10K71/16 , H01L31/20 , H01L31/0224
Abstract: 本发明提供了一种无ITO电极的钙钛矿/硅异质结两端串联太阳能电池及其制备方法，本发明依次设置的减反射薄膜、第一电极、钙钛矿太阳能电池、硅异质结太阳能电池和第二电极。本发明提供的减反层可以降低光反射，增大光吸收；提供的第一电极为金属网格银纳米线电极，利用金属网格的一致性和银纳米线良好的透过率，可以使更多的光入射并透过电极，增加了器件的光吸收率。其次，在钙钛矿太阳能电池中，提供了双电子传输层和双空穴传输层来优化由界面层的引入所导致的寄生光吸收，使得器件的稳定性得到了改善。此外，在硅异质结太阳能电池中采用了光学微腔结构，在这种结构下的太阳能电池可以获得更高的转换效率，在光电性能方面表现的更为优异。
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公开(公告)号：CN110531164B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910766950.8
申请日：2019-08-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R27/26
Abstract: 本发明公开基于SIW‑CSRR的用于测量介电常数的微波传感器。本发明包括介质层、顶层金属层、底层金属层；顶层金属层刻槽有两个金属CSRR结构；上述两个金属CSRR结构由大小不同的两个开口环谐振器构成，其中开口环谐振器为开口槽环；较小开口环谐振器内嵌在较大开口环谐振器内；两个开口环谐振器的开口方向相反；较大开口环谐振器开口处至较小开口环谐振器的空间位置为电场强度最大、磁场强度最小的区域，该区域放置待测样品。本发明产品抗干扰能力更强，结构更简单，低成本，便于携带且该传感器的灵敏度和质量因子表现的很好，同时该新型微波谐振器的Q值达到786.5，很适用于精确测量磁介质材料的介电常数。
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