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公开(公告)号：CN110163449A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910466486.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动时空图卷积的机动车排污监测节点部署方法，利用已部署节点监测数据、城市交通路网特征以及交通流量数据等去预测城市范围内全局的机动车尾气浓度时空分布及其不确定性指标，然后以预测预测不确定性指标以及各条未布点路段与已布设节点路段固有特征差异性来联合优化选择新的地点建立机动车尾气排放监测节点。本发明在已部署监测节点的情况下能够找到最合适的位置去布设监测节点，以至于最大限度地提高尾气排放分布预测的准确性，适用于多阶段施工场景。
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公开(公告)号：CN106503733B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201610893229.1
申请日：2016-10-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于NA‑MEMD和GMM聚类的有用信号识别方法。目前经验模式分解方法将多变量信号分解出若干尺度上的内蕴模式函数分量之后，如何在各个尺度上准确地识别出包含有用信息的IMF分量仍然存在依赖于先验知识、识别率较低等问题。本发明首先采用NA‑MEMD算法分解多变量信号以得到不同尺度上的IMF分量，其次采用谱回归降维算法将各个尺度上的IMF分量映射到一个低维子空间以抽取出对应的低维特征向量，然后在每个尺度上采用GMM聚类算法对低维特征向量进行聚类分析，最后根据聚类结果识别出包含有用信息的IMF分量。该方法在脑电信号处理、神经数据分析中具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109497999A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811564214.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Copula-GC的脑肌电信号时频耦合分析方法，针对皮层肌肉相干性分析时不能确定耦合方向，以及格兰杰因果方法受限于检测线性因果关系的局限性，将Copula-GC引入的皮层肌肉耦合分析领域。首先同步采集不同力度握力动作时多通道脑电信号和相关肌肉组上的表面肌电信号并进行预处理，其次在时域上计算脑肌电信号间的Copula-GC值，然后在频域上采用基于子带分解和Copula-GC的方法对脑肌电信号进行耦合强度统计，从而在时频域上定量描述脑肌电信号在局部频带和信息传递上的非线性同步耦合特性，为研究运动控制及患者康复评价提供一种定量的分析手段。
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公开(公告)号：CN109239009A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811020538.3
申请日：2018-09-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明涉及基于环形谐振腔倍频结构的气态汞浓度检测装置及方法。现有汞蒸气浓度检测装置使用寿命短、测量结果浮动大。本发明包括半导体激光器、光栅、模式匹配镜、半波片、环形谐振腔、BBO晶体、二色向镜、分束镜、参考气室、检测气室和两个探测器。半导体激光器输出波长为507.3或730.2纳米。检测时，启动激光器，接收两个探测器产生的信号，对两路信号进行锁相放大，得到最大二次谐波信号；记录参考气室中二次谐波信号的最大幅值，在检测气室信号的相同位置，获得检测气室路二次谐波信号的幅值；计算得到待检测气体中汞浓度。本发明扩大了光源选择范围，提高了倍频转化效率、装置灵敏度和检测精度，实现了对元素汞浓度的实时监测。
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公开(公告)号：CN109171738A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810768671.0
申请日：2018-07-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于人体加速度多特征融合和KNN的跌倒检测方法。本发明通过两个加速度传感器采集人体动作信息，提取的人体加速度的特征参数，通过主成分分析的数据压缩方法将特征集从162维降到12维。通过改进的KNN机器学习算法，即通过聚类方法在跌倒和非跌倒两类中各搜索到样本点，构成训练样本簇，根据样本模糊熵计算加权欧氏距离找出最临近的K个近邻点，将待分类动作归为这K个近邻中的多数所属的类别。本发明针对日常生活频度最高的动作作为实验，所提的基于人体加速度多特征融合和KNN的跌倒检测算法，灵敏度达到100％，可以快速有效的检测跌倒，同时也有很高的特异度，不会把日常行为动作误判为跌倒。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109009091A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810462011.X
申请日：2018-05-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/7203
Abstract: 本发明提出了一种基于EEMD与DSS‑ApEn的脑电信号消噪方法。利用EEMD分解算法将含噪脑电信号分解为若干个内蕴模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)分量，滤除最高频分量后的IMF分量应用DSS分离出各独立源信号，再选择频谱近似熵最大的独立源信号作为去噪信号。本发明提出的消噪方法消噪后的脑电信号波形相对清晰，更重要的是原始信号的细节特征也被很好地保留下来。
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公开(公告)号：CN108593557A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810205703.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TE-ANN-AWF移动污染源遥测误差补偿方法，本发明利用TE传递熵对干扰与测量结果进行因果相关性分析，从而确定测量误差来源以及衡量多干扰间不平衡程度，并利用TE传递熵的方向性引出非显著因果关系的量化标准和判定方法。提出了虚拟观测方法来实现单元观测序列的多元解构，通过ANN误差预测模型实现单干扰通道虚拟观测序列的补偿，再采用多元自适应加权融合方法对补偿后的多元虚拟观测序列进行融合重构。针对融合算法中的权值收敛问题，模型中引入了指数遗忘的方法将TE良好的权值预估能力和AWF的权值自适应调整的优点相结合，改善了误差补偿过程的动态性能。
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公开(公告)号：CN108571978A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810192623.1
申请日：2018-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑和权重的超标排放车辆最短路径跟踪匹配方法,本发明针对遥测设备获取到的超标排放车辆的GPS定位数据的轨迹跟踪匹配问题，一般的路网拓扑构建方式只考虑各路段之间的拓扑关系，本发明采用基于广度优先遍历的拓扑构建算法考虑了各路段节点之间的拓扑关系，利用空间和拓扑约束构建出轨迹跟踪匹配的邻近候选路段集合，把每个候选路段的距离、方向、相对位置关系权重值之和作为求解最短路径的条件，以该集合中轨迹起点至终点的最短路径作为匹配结果，提高了计算效率，同时也保证了超标排放车辆跟踪匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN108052793A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711434973.6
申请日：2017-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊加权ELM的移动污染源排放浓度预测方法，本发明根据移动污染源污染物的时空分布特点，提出自适应模糊加权超限学习机模型；根据模糊系统的特点，利用移动污染源排放浓度数据集的部分输入数据，完成自适应模糊加权超限学习机初始化，即模糊化处理；由于模糊系统自学习、自调节的特点可以对超限学习机的输入权值和隐层偏置值进行优化，通过对加权超限学习机进行正则化处理，得到移动污染源排放浓度预测方法。
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公开(公告)号：CN107126193A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710261770.5
申请日：2017-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于滞后阶数自适应选择的多变量因果关系分析方法，旨在为了准确地预测基于运动想象脑电信号的各个脑区域之间的因果影响。目前基于自回归模型的传统Granger因果关系方法缺乏考虑多变量时间序列中存在的时滞依赖结构以及模型系数对因果性的影响。本项目首先获取多通道运动想象脑电信号，其次采用改进的后向时间选择算法估计回归模型中每个变量的最优滞后阶数，建立多通道脑电信号的动态回归模型，然后利用模型的残差和系数来定义多变量之间的条件因果测度，可以有效地提高真实因果关系的估计性能。该方法在因效性脑功能网络、皮层肌肉耦合分析领域具有广阔的应用前景。
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