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公开(公告)号：CN107808166A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711012999.1
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种MEMD张量线性拉普拉斯判别的肌电特征提取方法。传统的肌电特征提取方法往往都是以向量为基础、并且使用欧式距离计算离散度矩阵，因此存在类间离散度矩阵奇异、投影方向有限等问题，本发明基于张量结构的数据表示，可以同时考虑信号的时-频-空域等多维信息。首先使用多变量经验模态分解方法对多通道肌信号进行滤波，其次采用小波包变换构建具有时间、空间、频率、任务的四阶张量数据，然后采用张量线性拉普拉斯判别方法寻找最佳投影矩阵以获得具有较大区分度的张量高维特征，接着对高维张量特征进行矩阵化和降维，最后采用常规的分类方法对降维后的肌电特征进行识别。该方法在康复机器人等人机交互领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN107170219A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710271638.2
申请日：2017-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种移动污染源在线监测系统及方法。本发明包括监测终端，服务器端及Web客户端。监测终端通过3G/4G网络发送采集的信息，服务器端对发送的数据进行接收，并对Web客户端的请求进行响应；用户可以在Web客户端向Web服务器端发送请求，获取监测终端传感器采集的信息，根据监测终端采集的数据，利用GIS时空分析方法结合污染物扩散模型将污染物的时空分布绘制在电子地图上，所述Web客户端包括污染物时空分布显示模块及移动污染源数据报表模块。本发明提供了一种能够对移动污染源实时在线监测的方法，实时性高，精度高，响应迅速，覆盖面广，同时能够通过Web客户端对监测结果进行图形化展示。
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公开(公告)号：CN106991810A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710271636.3
申请日：2017-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公布了一种应用于监测终端的多采样率方法。本发明所基于的装置包括道路监控摄像头、尾气检测传感器、数据存储单元、GPRS无线模块、数据分析中心和主控制器。该发明方法自动调节监测终端传感器采样率，实现了对汽车尾气的多采样率监测。本发明对提高设备测量的准确性、减少设备使用成本以及延长设备使用寿命具有重大的意义。
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公开(公告)号：CN102930284B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210337353.1
申请日：2012-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , A61B5/0488
Abstract: 本发明涉及一种基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法。现有的方法大都采用单分形理论，对肌电信号仅做整体的奇异性评价，而没有研究信号的局部奇异性特征。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后用经验模态分解的方法提取肌电信号的多层内在模态函数，利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱。最后，以各层模态函数上的广义维数谱作为模式识别的特征向量，以支持向量机为分类器实现多运动模式的分类与识别。本发明提出利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱作为表面肌电信号的特征，具有较好的鲁棒性，能从信噪比相对较低的肌电信号中计算出稳定的特征数据。
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公开(公告)号：CN103054585B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201310022821.0
申请日：2013-01-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/0488
Abstract: 本发明提出了一种基于生物运动信息的上肢肩肘腕关节运动功能评价方法。本发明首先选择加速度信号和肌电信号作为上肢运动的生物运动信息。然后对加速度信号和肌电信号进行特征提取。在此基础上，从两方面对特征值进行筛选：针对不同类型的动作和针对执行动作能力的不同，根据信号特征的典型性和可区分性对特征进行筛选。最后利用两类信号的不同优势，将两类信号的特征值进行组合。以简式Fugl-Meyer评分值为标准，构建线性回归模型，进行多元信号特征的优化组合，以此作为上肢肩肘腕关节运动功能评价指标。本发明不仅可以进行在线的实时信息提取和评分检测，还能取代传统的上肢运动功能评价方法，更细致地对上肢运动功能进行量化评分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103610466A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310492522.3
申请日：2013-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/0488
Abstract: 本发明提出了一种基于EMD排列组合熵的肌电信号跌倒识别方法。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后运用能量阈值确定sEMG的动作信号进行经验模态分解，依据频率有效度的方法自适应的选取若干个包含肌电信号有效信息的内蕴模式函数分量进行迭加作为肌电信号，求取排列组合熵作为特征向量输入主轴核聚类分类器，完成对跌倒模式的识别，为跌倒的识别开辟了一个新思路。本发明运用频率有效度的方法选取经验模态分解的若干IMF分量作为肌电信号要好于原肌电信号，EMD排列组合熵的方法要好于直接排列组合熵方法、EMD近似熵方法和近似熵方法。根据特征分布的特点，采用主轴核聚类分类器的效果也更为理想。
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公开(公告)号：CN103258215A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310172234.X
申请日：2013-05-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/66 , A61B5/0476
Abstract: 本发明涉及一种多导联间相关性分析的脑电特征提取方法。在多类运动想象任务识别中，有效提取被特定运动想象任务激活脑区的脑电信号特征，是提高识别率的关键问题之一。本发明首先采集多导联运动想象脑电信号，其次对各导联脑电信号两两之间的相关系数以获得相关系数矩阵，然后计算相关系数矩阵的行方差与所有行的方差和之间的比值及其自然对数，将所得结果作为脑电信号的特征向量，最后将特征向量输入分类器完成多类运动想象任务的分类识别。本发明提出的方法不但可以完整提取被特定运动想象任务同时激活的多个脑区上的脑电信号特征，很大程度上降低脑电信号的个体差异性对特征参数的影响，而且可以克服电极选取不足的问题。
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公开(公告)号：CN102697495A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210161480.0
申请日：2012-05-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0488
Abstract: 本发明涉及一种基于总体平均经验模式分解的二代小波肌电信号消噪方法。本发明采用基于总体平均经验模式分解的二代小波消噪方法，获取人体的肌电信号样本数据，对原始的肌电信号加入白噪声后进行经验模态分解，然后对高频的内蕴模式函数分量进行二代小波分解及阈值处理，小波重构高频分量。最后把经过处理的高频分量与低频分量进行叠加，重构后的信号即为去噪信号。本发明将信号自适应地分解到不同的尺度上，适合非线性、非平稳信号的处理，不仅具有小波分析的全部优点，还有更清晰准确的谱结构，并能改善信号的极值点分布，具有抗混分解能力，既尽可能地保存了有用信号，又有效地消除了噪声，并且能够大幅提高信号信噪比。
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公开(公告)号：CN101074895A
公开(公告)日：2007-11-21
申请号：CN200710069421.X
申请日：2007-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01L1/14
Abstract: 本发明涉及一种用于接触压力分布测量的传感器。阵列传感器需解决单体传感器的问题，以及集成小型化、相互干扰等问题。本发明的传感器金属外壳内由上至下依次设置有橡胶封装层、压电敏感层、电极转接板和电荷读出集成电路。橡胶封装层为带有呈阵列排列突点的橡胶片。压电敏感层包括PVDF片，PVDF片的一面为整片电极，另一面为阵列电极。阵列电极与突点位置一一对应。电荷读出集成电路为带有电荷注入电极的CCD集成电路。本发明利用压电原理与集成电路相结合的方法，不仅使阵列压电传感器的动态性能和抗干扰能力得到明显的改善，稳定性也得到大大加强，同时具有表面柔顺、体积小、集成度高的特点。
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公开(公告)号：CN116999020B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202310984546.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B3/16
Abstract: 本发明公开了一种连续眼压检测装置及其测量方法；该装置包括眼镜主体、隐形眼压传感器和信号处理模块。隐形眼压传感器包括传感器主体。传感器主体内设置有由中心向边缘依次排列的光学矫正区、压力变形腔、传感通道和第一电感线圈。压力变形腔中存储有液体介质。传感通道与压力变形腔连通。传感通道的阻抗值随着液体介质进入传感通道体积的变化而变化。第一电感线圈与传感通道连接成闭合回路。本发明在柔性角膜接触镜中植入传感通道，利用眼压变化调节传感通道内的液体介质体积，从而调整传感通道的阻抗值，实现眼压监测，具有非侵入，可穿戴的特点，能够实现动态的连续的监测眼压。
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