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公开(公告)号：CN110765920A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910993633.X
申请日：2019-10-18
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于并行多尺度时间卷积核的卷积神经网络方法，主要解决现有技术检测准确率低，难以有效检测出用户想象运动的问题。其实现方案是：采集想象运动脑电数据，并对其进行预处理，使用预处理后的脑电数据制作数据集；构建卷积神经网络，使用训练集和验证集训练卷积神经网络，使用测试集测试卷积神经网络，使用被试者的脑电数据微调测试后的卷积神经网络，得到适合被试者进行在线实验的最终卷积神经网络；实时获取被试者的在线想象运动脑电信号，并送入最终的卷积神经网络，得到实时分类结果。本发明能有效检测出用户的想象运动，提高了对想象运动脑电信号的分类准确率，可用于医疗服务，作为辅助工具参与中风患者的康复治疗。
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公开(公告)号：CN109973585A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910247198.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: F16F15/023 , F16F15/04 , F16F15/08 , H05K5/02
Abstract: 本发明公开了一种抗高过载的测试控制电路复合防护结构，壳体顶部设有控制主机，壳体外底部设有尼龙塑料材质的减振底座，减振底座、壳体和控制主机利用螺钉连接为一体，驱动板设于壳体内部，底板紧贴壳体内底部，底板和顶板之间为密闭的空气阻尼腔，空气阻尼腔内设有阻尼橡胶板，底板上设有排气孔；环氧树脂保护层用于灌封电子元器件、包封测试控制电路基板；测试控制电路基板的周边采用多个软质塑料材质的减振支柱支撑，减振支柱的下端放置在顶板上；测试控制电路基板与顶板之间、测试控制电路基板与壳体之间均灌注有聚氨酯发泡层。本发明结构紧凑、合理，具备抗高过载的能力，适应恶劣环境，不同能量缓冲结构独立工作，避免连锁破坏。
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公开(公告)号：CN114662543B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210330349.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/15 , A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度信息的大脑静息态功能磁共振数据分类方法、系统及计算机可读介质，获取两组不同状态人群的静息态功能磁共振成像数据，消除噪声后进行特征提取，分别提取体素本体活动、体素簇局部共变性、体素网全局共変性三种尺度的大脑特征，对大脑进行区域划分，然后计算两组不同状态人群的每个被测对象每个脑区在体素本体活动、体素簇局部共变性、体素网全局共変性上的平均值，在每个特征尺度下，两种不同状态人群的每个被测对象得到1×N维特征矩阵，对每个尺度下的特征矩阵进行融合，对融合特征矩阵进行特征选择，利用特征选择所得最优特征子集训练SVM分类器，进行被测对象的分类，有效提升分类准确度。
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公开(公告)号：CN110765920B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910993633.X
申请日：2019-10-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于并行多尺度时间卷积核的卷积神经网络方法，主要解决现有技术检测准确率低，难以有效检测出用户想象运动的问题。其实现方案是：采集想象运动脑电数据，并对其进行预处理，使用预处理后的脑电数据制作数据集；构建卷积神经网络，使用训练集和验证集训练卷积神经网络，使用测试集测试卷积神经网络，使用被试者的脑电数据微调测试后的卷积神经网络，得到适合被试者进行在线实验的最终卷积神经网络；实时获取被试者的在线想象运动脑电信号，并送入最终的卷积神经网络，得到实时分类结果。本发明能有效检测出用户的想象运动，提高了对想象运动脑电信号的分类准确率，可用于医疗服务，作为辅助工具参与中风患者的康复治疗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111329474B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010143355.1
申请日：2020-03-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的脑电身份识别方法、系统及信息更新方法，识别方法包括：使用稳态视觉诱发范式刺激待录入系统者，采集由刺激产生的脑电信号；采用带通滤波结合独立成分分析法对脑电数据预处理，将预处理后的脑电数据进行单个裁剪，扩大脑电数据集；通过裁剪后的时序脑电信号训练深度学习多分类网络模型；计算多个被裁剪样本的输出，通过添加惩罚函数修改权值参数的优化函数，提取被裁剪样本的脑电信号共同特征；通过已训练的网络模型进行身份识别，并通过设置阈值的方式达到了拒绝入侵者的目的。本发明提高了脑电信号信噪比，增强了脑电信号的时域特征，通过数据裁剪并结合裁剪训练、函数改造加快系统运算，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN112528874A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011476560.6
申请日：2020-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向人的SAR图象多目标视觉识别能力量化方法、系统及计算机可读介质，方法融合了特异性、敏感性、置信等级三个维度信息，并基于目标物位置信息对特异性、敏感性指标进行计算，基于被试者的反应时间对置信等级进行计算，并基于特异性、敏感性指标以及置信等级计算被试者的SAR图象多目标视觉识别能力得分，对被试者的SAR图象多目标视觉识别能力进行测试，与传统基于准确率的测试方法相比，本发明提出的方法效度和精度更高，敏感性更强。有效解决了现有面向人的SAR图象目标识别能力计算方法效度不足、精确度不足、测试不准确的问题。
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公开(公告)号：CN109973585B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910247198.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: F16F15/023 , F16F15/04 , F16F15/08 , H05K5/02
Abstract: 本发明公开了一种抗高过载的测试控制电路复合防护结构，壳体顶部设有控制主机，壳体外底部设有尼龙塑料材质的减振底座，减振底座、壳体和控制主机利用螺钉连接为一体，驱动板设于壳体内部，底板紧贴壳体内底部，底板和顶板之间为密闭的空气阻尼腔，空气阻尼腔内设有阻尼橡胶板，底板上设有排气孔；环氧树脂保护层用于灌封电子元器件、包封测试控制电路基板；测试控制电路基板的周边采用多个软质塑料材质的减振支柱支撑，减振支柱的下端放置在顶板上；测试控制电路基板与顶板之间、测试控制电路基板与壳体之间均灌注有聚氨酯发泡层。本发明结构紧凑、合理，具备抗高过载的能力，适应恶劣环境，不同能量缓冲结构独立工作，避免连锁破坏。
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公开(公告)号：CN106913461B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201710129024.0
申请日：2017-03-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于单目相机的非接触式针刺手法测量装置及测量方法，由基于单目相机的非接触式数据采集平台、针刺操作平台和针刺手法量化分析显示平台组成；通过单目相机定标，获取视频序列，提取通道，分割通道图像得到圆盘区域和标示线区域，计算圆盘区域和标示线区域的几何参数，最后计算得到捻转、提插和摇摆参数。利用装有单目相机的数据采集平台，非接触式地、在不改变施针过程的情况下，实时采集针刺手法数据，可以对针刺手法的参数量化测量，测量真实准确。
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公开(公告)号：CN106913461A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710129024.0
申请日：2017-03-06
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: A61H39/08 , G06K9/00724 , G06K9/00744
Abstract: 本发明公开了基于单目相机的非接触式针刺手法测量装置及测量方法，由基于单目相机的非接触式数据采集平台、针刺操作平台和针刺手法量化分析显示平台组成；通过单目相机定标，获取视频序列，提取通道，分割通道图像得到圆盘区域和标示线区域，计算圆盘区域和标示线区域的几何参数，最后计算得到捻转、提插和摇摆参数。利用装有单目相机的数据采集平台，非接触式地、在不改变施针过程的情况下，实时采集针刺手法数据，可以对针刺手法的参数量化测量，测量真实准确。
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