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公开(公告)号：CN109919158A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811339707.X
申请日：2018-11-12
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于汉字轮廓的笔画分离方法，包括：提取汉字字符的轮廓，确定内轮廓、外轮廓，获得组合轮廓集合；提取笔画分离的轮廓候选特征点；针对任意一个候选特征点；计算特征点集合中任意两个特征点之间的距离，及每个特征点的入向量和出向量，并初始化特征点对列表；在任意两个不同的特征点之间，如果第一特征点和第二特征点之间的距离不大于阈值时，计算两特征点对应的余弦夹角；如果满足预设条件，则将第一特征点和第二特征点加入到特征点对集合中；基于轮廓集合、特征点集合和特征点对集合进行笔画分离。应用本发明实施例，通过特征点位置检测和角度检测，提高有效特征点筛选的准确率，并提高了独立笔画提取的准确率。
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公开(公告)号：CN102727362B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210252436.0
申请日：2012-07-20
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开一种基于体感周边外设手臂运动追踪的康复训练系统，该系统包含基于体感外设的骨骼数据处理子系统，电路连接基于体感外设的骨骼数据处理子系统输出端的机械手臂控制子系统，以及电路连接机械手臂控制子系统输出端的康复机械手臂；基于体感外设的骨骼数据处理子系统采用微软公司的Kinect设备。本发明采用Kinect设备捕获的手臂三维坐标数据，控制外部机械手臂运动，通过机械手臂带动患者进行康复运动，不用理疗师戴任何电子器件，解决了传统理疗师只能一对一治疗中风患者的限制，同时还提升了患者进行多次康复性训练的精准度，不仅减轻了理疗师的负担，也增强了患者接受康复性训练后的效果。
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公开(公告)号：CN103637796A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310729736.8
申请日：2013-12-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: A61B5/0444
Abstract: 本发明提供一种基于广义特征值最大化的胎儿心电信号自适应盲提取方法，采集获得包含母体及胎儿电生理信号的混合数据，基于自适应实时算法，计算设定的周期范围内不同延迟的自相关矩阵关于协方差矩阵的特征值及特征向量，并选择最大特征值对应的特征向量为盲分离向量，从而提取出胎儿心电信号。本发明利用信号的二阶统计特性，最小化噪声与信号比。二阶统计量方法计算简单，运算量小，当观测向量的自相关矩阵的秩接近零时仍然可以有效计算，更便于扩展为实时在线算法，有利于进行产品开发。
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公开(公告)号：CN102789316A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210240694.7
申请日：2012-07-12
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种基于运动想象脑机接口二维光标运动的控制方法，只选取三类运动想象；其包含：1、受试者的脑电信号通过电极帽上的电极传输到信号放大设备；2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理；3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取；4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率；5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译；6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。本发明采用三类的运动想象控制二维光标在平面内的移动，减轻受试者想象负担，方便了受试者的使用，拓宽了BCI系统的应用领域。
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公开(公告)号：CN102198660A
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN201110113626.X
申请日：2011-05-04
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J13/00
Abstract: 本发明公开的基于脑-机接口的机械手臂控制系统及动作命令控制方案，系统包括基于运动想象的脑-机接口子系统和机械手控制子系统。在脑-机接口子系统中，采用具有三种想象运动模式的脑-机接口，分别想象左手运动，右手运动和脚运动。手臂可向六个方向移动，分别是上、下、左、右、前和后，再加上手指的两个动作：抓和放，一共是八条输出命令。整个系统的基础是三种模式的运动想象。共分两个功能：切换和选择。通过选择和切换控制手臂做出相应动作。本发明不仅克服了基于运动想象脑-机接口系统输出模式少的缺陷，还保证了命令输出的准确率，不增加额外想象负担，增加了外部控制设备的使用范围，拓宽了基于运动想象脑-机接口系统的应用领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102727362A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210252436.0
申请日：2012-07-20
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开一种基于体感周边外设手臂运动追踪的康复训练系统，该系统包含基于体感外设的骨骼数据处理子系统，电路连接基于体感外设的骨骼数据处理子系统输出端的机械手臂控制子系统，以及电路连接机械手臂控制子系统输出端的康复机械手臂；基于体感外设的骨骼数据处理子系统采用微软公司的Kinect设备。本发明采用Kinect设备捕获的手臂三维坐标数据，控制外部机械手臂运动，通过机械手臂带动患者进行康复运动，不用理疗师戴任何电子器件，解决了传统理疗师只能一对一治疗中风患者的限制，同时还提升了患者进行多次康复性训练的精准度，不仅减轻了理疗师的负担，也增强了患者接受康复性训练后的效果。
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公开(公告)号：CN112932501B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110094678.0
申请日：2021-01-25
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法，包括：对原始单通道脑电信号数据集进行预处理,以去除脑电信号中的高频噪声和直流分量；根据不同时期的睡眠阶段和重叠法将预处理后的脑电信号构造子数据集；基于重新构造的子数据集构建一维卷积神经网络模型；将测试集信号输入至已完成训练的一维卷积神经网络进行分类识别。应用本发明实施例，去除了人工提取特征这一步，摆脱先验知识的限制，并且通过神经网络自身的训练学习自动提取与失眠相关的特征，能够充分提取序列内与失眠有关的信息，并进行深层编码，解决了传统模型的复杂性并且大大降低了工作量，有效提高自动识别失眠的效率同时提升准确率。
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公开(公告)号：CN102789316B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210240694.7
申请日：2012-07-12
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种基于运动想象脑机接口二维光标运动的控制方法，只选取三类运动想象；其包含：1、受试者的脑电信号通过电极帽上的电极传输到信号放大设备；2、信号放大设备对信号进行放大和信号预处理；3、计算机端采用共同空间模式算法对脑电信号进行特征提取；4、使用支持向量机算法进行模式分类，得到三个输出概率；5、分类后的结果应用一种概率组合和映射成向量的控制方法进行控制命令分配和指令翻译；6、翻译后的控制指令传输至光标控制界面，根据控制指令显示光标的移动，完成整个控制过程。本发明采用三类的运动想象控制二维光标在平面内的移动，减轻受试者想象负担，方便了受试者的使用，拓宽了BCI系统的应用领域。
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公开(公告)号：CN103767703A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410075988.8
申请日：2014-03-04
Applicant: 上海海事大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0478
Abstract: 本发明公开一种便携式无线脑电数据实时采集系统，该系统包含：采集电极，其对应设置于被测目标的脑部位置，采集脑电数据；预处理模块，其输入端电路连接采集电极的输出端；采集前端模块，其输入端电路连接预处理模块的输出端；控制发射模块，其输入端电路连接采集前端模块的输出端，其对采集前端模块进行采集控制，并通过无线通信输出采集数据；电源电路，其电路连接采集前端模块和控制发射模块；上位机，其无线连接控制发射模块，发送控制命令并接收脑电采集数据。本发明采用干电极代替湿电极，舒适安全：采用干电极不依赖于导电介质，操作方便，对人体不会造成感染和损伤，具有便携式、低功耗、高精度的特点。
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公开(公告)号：CN102722255A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210221230.1
申请日：2012-06-29
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于神经反馈的运动想象脑-机接口交互训练系统及方法，该交互训练系统包含：电极帽、若干个电极、信号处理设备以及计算机；该交互训练系统的训练方法包含如下步骤：步骤1：采集受试者运动想象的脑电信号；步骤2：对该脑电信号放大处理并滤波；步骤3：进行人的训练；步骤4：进行系统训练。本发明实现了受试者与训练系统的双向训练过程，提高了训练效率，大大缩短了训练时间，并且提高了分类准确度。
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