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公开(公告)号：CN115886841A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211030324.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于脑电信号处理相关技术领域，并公开了一种基于脑区联动的稳态视觉诱发脑电动态起始分类方法。该方法包括：S1将全脑脑区划分为，注意力检测相关脑区、稳态视觉诱发相关脑区和剩余区域，被测对象注视稳态视觉诱发刺激块，采集被测对象注意力检测相关脑区和稳态视觉诱发相关脑区的脑电图EEG数据信号；S2对注意力检测相关脑区的EEG信号进行模态分析获得模态函数，利用模态函数构建触发函数，将触发函数值与预设阈值比较；S3当触发函数值大于预设阈值时，对稳态视觉诱发相关脑区采集的EEG信号进行检测分类，以此获得被测对象所注视的稳态视觉诱发刺激块。通过本发明，解决分类算法中无法智能控制动态执行分类算法的问题。
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公开(公告)号：CN111496763B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010346580.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于智能机器人技术领域，并具体公开了一种基于十字滑移台的多自由度旋转夹取机械爪装置，所述基于十字滑移台的多自由度旋转夹取机械爪装置包括十字滑移平台、回转支承机构、双垂直机械爪、激光测距模块、全向移动底盘和控制组件。所述激光测距模块连接于所述双垂直机械爪，所述双垂直机械爪连接于所述回转支承机构，所述回转支承机构连接于所述十字滑移平台，所述十字滑移平台连接于所述全向移动底盘。本发明可以实现诸如货架货物的任意夹取，有助于提升夹取灵敏度以及精确度，实现夹取空间利用率的最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111496763A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010346580.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于智能机器人技术领域，并具体公开了一种基于十字滑移台的多自由度旋转夹取机械爪装置，所述基于十字滑移台的多自由度旋转夹取机械爪装置包括十字滑移平台、回转支承机构、双垂直机械爪、激光测距模块、全向移动底盘和控制组件。所述激光测距模块连接于所述双垂直机械爪，所述双垂直机械爪连接于所述回转支承机构，所述回转支承机构连接于所述十字滑移平台，所述十字滑移平台连接于所述全向移动底盘。本发明可以实现诸如货架货物的任意夹取，有助于提升夹取灵敏度以及精确度，实现夹取空间利用率的最大化。
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公开(公告)号：CN119441982A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411540800.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于脑电信号处理及分类领域，并具体公开了一种基于对齐参考源域的脑电迁移学习分类方法及系统，其包括：获取多个被试的脑电信号，对每个被试，计算各脑电数据间的欧式距离，以类内相似度高、类间相似度低的被试作为参考源域，剩余被试作为目标域构建训练集；基于参考源域，通过训练集对分类模型进行训练，分类模型包括特征提取器、特征分解器和分类器，特征提取器根据参考源域和目标域的脑电数据提取得到参考标准特征和目标域特征；特征分解器对目标域特征进行特征解缠，得到类相关特征与领域不变特征，使类相关特征向参考标准特征对齐；分类器根据类相关特征确定目标域脑电数据的类别。本发明可有效提高脑电信号的分类准确率。
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公开(公告)号：CN115399788A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210966113.1
申请日：2022-08-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于脑电信号处理相关技术领域，其公开了一种基于改进参考信号模板的SSVEP典型相关分析方法，该方法包括通过获取刺激频率与其相邻刺激频率的物理距离和频率距离实现影响度等级分类，进而基于影响度等级设置修正权重因子，进一采用该修正权重因子对传统典型单一频率信号参考模板进行了重组构建，构建出非单一频率的改进参考信号目标，弥补了相邻频率对实际刺激反应分类带来的负面影响，提高了SSVEP目标识别中典型相关分析的分类准确率。
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公开(公告)号：CN115886841B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202211030324.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于脑电信号处理相关技术领域，并公开了一种基于脑区联动的稳态视觉诱发脑电动态起始分类方法。该方法包括：S1将全脑脑区划分为，注意力检测相关脑区、稳态视觉诱发相关脑区和剩余区域，被测对象注视稳态视觉诱发刺激块，采集被测对象注意力检测相关脑区和稳态视觉诱发相关脑区的脑电图EEG数据信号；S2对注意力检测相关脑区的EEG信号进行模态分析获得模态函数，利用模态函数构建触发函数，将触发函数值与预设阈值比较；S3当触发函数值大于预设阈值时，对稳态视觉诱发相关脑区采集的EEG信号进行检测分类，以此获得被测对象所注视的稳态视觉诱发刺激块。通过本发明，解决分类算法中无法智能控制动态执行分类算法的问题。
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公开(公告)号：CN115399788B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210966113.1
申请日：2022-08-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于脑电信号处理相关技术领域，其公开了一种基于改进参考信号模板的SSVEP典型相关分析方法，该方法包括通过获取刺激频率与其相邻刺激频率的物理距离和频率距离实现影响度等级分类，进而基于影响度等级设置修正权重因子，进一采用该修正权重因子对传统典型单一频率信号参考模板进行了重组构建，构建出非单一频率的改进参考信号目标，弥补了相邻频率对实际刺激反应分类带来的负面影响，提高了SSVEP目标识别中典型相关分析的分类准确率。
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