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公开(公告)号：CN116035614A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310009646.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B7/00 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L25/66 , G10L25/30 , G10L15/08 , G10L15/16 , H04R1/10
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机进行抗噪音的肠鸣音监测方法，属于移动计算应用技术领域。本发明采用基于卡尔曼滤波和经验模态分解的去噪技术，分别消除环境和内部噪声。从去噪后的肠鸣音数据中提取梅尔频谱系数特征，设计了LSTM网络来识别肠鸣音和非肠鸣音。通过采用数据增强策略来获得足够的训练数据，进一步提高系统的泛化能力和鲁棒性。此外，本发明设计了基于滑动窗口和基于频带方差的两种算法，分别计算肠鸣音的频率和持续时间，从而精细地评估相应的胃肠道状态。本发明成本低、用户体验好、不存在隐私泄露问题，适用于用户对胃肠道状态进行日常监测。
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公开(公告)号：CN116628658A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310437974.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/32 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/23 , G10L21/0208 , G10L25/24 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种利用智能耳戴设备麦克风的身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。本方法通过耳内麦克风录制佩戴者的骨传导心音信号，分析其中的独特的生物特征，实现用户身份认证。首先检测智能耳戴设备麦克风录制的双耳骨传导心音信号中受到噪音干扰的片段。然后消除心音信号中的噪音干扰，提取双耳骨传导心音信号中的生物特征。最后，训练用户身份认证深度神经网络，持续更新网络参数，克服用户生物特征随时间产生的自然变化，实现精准识别用户身份。本发明仅利用智能耳戴设备的麦克风即可实现可靠的用户身份认证，无需用户执行特殊行为，不依赖扬声器播放声音，不干扰用户。
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公开(公告)号：CN117598673A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311593947.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种利用耳内麦克风采集骨传导心音的血压监测方法，属于移动计算应用技术领域。采用对数梅尔频谱图及谱反演算法，进行噪声消除，提高抗环境的干扰能力；基于香农能量峰值检测算法和能量熵比端点检测算法，分别提取心音的时域和频域特征，提高特征提取的准确性；使用主成分分析降低特征的维度，以获得与血压相关的主要特征，降低网络训练的负担；基于DNR建立血压与心音特征之间的映射关系，实现血压检测。本发明适用于医疗、健康检测及移动计算应用技术领域，使用耳机在耳道内采集的骨传导心音进行血压测量，能够降低血压测量的成本、提高检测的舒适性和便捷性，并支持长期监测，适合广泛采用。
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公开(公告)号：CN116019451A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310009590.3
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种利用智能音响的多信息融合细粒度人体疲劳检测方法，属于移动计算应用技术领域。本方法利用智能音响发送听不见的高频调频连续波信号，这些信号由用户反射并由麦克风阵列接收。应用麦克风阵列的特性，使本发明具有良好的抗干扰能力。同时，分别基于时间重新分配多次同步压缩变换、小波散射和轻量级网络MobileViT提取用户的行为信息，以及VMD提取用户的生理信息。之后，基于统计信息来融合行为信息和生理信息，并进一步结合SVM分类器实现细粒度的疲劳检测。本发明更易部署、成本更低，不容易受到环境噪声的干扰，具有很强的抗环境干扰能力。
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