公开(公告)号：CN112569025A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN201910937540.5

申请日：2019-09-29

Applicant: 北京信息科技大学 ,  北京德维创盈科技有限公司

Inventor： 刘宁 ,  王天润 ,  张德帝 ,  苏中 ,  宋一平 ,  付国栋 ,  李羚 ,  赵旭

IPC: A61F2/70

Abstract: 本发明公开了一种电动助力膝关节智能控制算法，其目的是为了解决传统电动助力膝关节非智能、无法自动调节助力强度、成本高的问题。本发明的控制算法输入为电动助力膝关节上安装的惯性数据采集单元采集的人体运动产生的惯性数据，输出为电动助力膝关节的助力，控制算法为机器学习算法，反馈为电机归零位时触发的开关信号，通过机器学习算法根据实时采集的惯性数据计算膝关节所需的助力，通过控制直流电机转动时间来控制膝关节助力参数，通过电机归零时触发的开关信号来消除积累的误差。

公开(公告)号：CN111358464A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN201811596373.4

申请日：2018-12-26

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 刘宁 ,  王天润 ,  苏中 ,  李超 ,  余浩 ,  李擎

IPC: A61B5/05 ,  A61B5/024 ,  A61B5/08

Abstract: 本发明公开了一种针对卧床病人的非接触式生命体征监测方法，其目的是为了解决卧床病人有监测生命体征的需求但不方便穿戴接触式设备的问题。本发明利用毫米波雷达不需要与被测对象直接接触的优点，利用波普勒效应，通过对接收到的毫米波雷达的一系列处理得到病人胸部表面的振动信息，进而计算出心率与呼吸频率。通过多种谱估计方法协同、设计呼吸谐波滤波器来提高计算结果的准确性。从而实现使用便捷、测量精度高、非接触式的针对卧床病人的生命体征监测方法。

公开(公告)号：CN112580403A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN201910939173.2

申请日：2019-09-29

Applicant: 北京信息科技大学 ,  北京德维创盈科技有限公司

Inventor： 王天润 ,  刘宁 ,  苏中 ,  宋一平 ,  张德帝 ,  付国栋 ,  李羚

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种跌倒检测的时频特征提取方法，其目的是为了解决传统跌倒检测方法检测速度慢，计算成本高，占用系统资源多，不适合用于穿戴设备，可供选择的特征值少的问题。本发明利用分数阶Fourier变换的方法从分数域来提供足够的特征值，经过适当的降维冗余之后，得到适应于低功耗可穿戴设备上运动检测的特征值。通过计算分数阶Fourier变换之后的特征值，对跌倒进行分类尝试。从而实现从时频角度对跌倒进行特征提取与分析。

公开(公告)号：CN112234993A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN201910633185.2

申请日：2019-07-15

Applicant: 北京信息科技大学 ,  北京德维创盈科技有限公司 ,  秦皇岛雷声导航控制技术有限公司

Inventor： 刘宁 ,  苏中 ,  袁超杰 ,  付国栋 ,  李擎 ,  宋一平 ,  王海璐 ,  王天润

IPC: H03M7/30

Abstract: 本发明公开了一种强瞬态信号数据压缩方法，包括，(1)分析有损压缩和无损压缩算法；(2)分析有损压缩和无损压缩效果；(3)结合有损压缩和无损压缩方法，实现自适应数据压缩。其目的是为了解决采样频率和测量参数加重数据存储压力的问题。同时也对多参数、高密度的复合信号进行优化存储。本发明的优势在于利用几种主流的数据压缩方法，探索强瞬态信号的数据压缩方案。通过对强瞬态信号的识别，将数据划分为平稳数据和动态瞬变数据，在此基础上对数据进行有损和无损压缩效果研究。最后，对过程数据进行动态自适应数据压缩。从而解决数据存储问题。