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公开(公告)号:CN108712647A
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201810474136.4
申请日:2018-05-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/172 , H04N19/96
CPC classification number: H04N19/119 , H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/172 , H04N19/96
Abstract: 一种用于HEVC的CU划分方法,本发明涉及高效视频编码技术HEVC。本发明的目的是为了解决现有HEVC编码的计算复杂度高,编码速度慢的问题。过程为:1、若当前CU的深度小于深度最小值,转5;若当前CU的深度大于或等于深度最大值,结束;反之,转2;2、对当前CU进行2Nx2N、2NxN和Nx2N模式的帧间预测编码,计算率失真代价,小于阈值,结束,反之转3;3、进行2Nx2N和NxN的帧内预测编码,计算率失真代价,小于阈值,结束,反之转4;4、判断当前CU是否达到深度最大值,若是结束,反之转5;5、将当前CU继续分割为四个NxN大小相等的子CU,转1。本发明用于HEVC领域。
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公开(公告)号:CN111222578A
公开(公告)日:2020-06-02
申请号:CN202010022435.1
申请日:2020-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种运动想象EEG信号的在线处理方法,涉及BCI系统中EEG信号的在线处理领域。本发明是为了实现运动想象EEG信号的在线处理的目的。本发明所述的一种运动想象EEG信号的在线处理方法,包括离线训练与在线处理两部分。离线训练采集被试固定组数的脑电数据进行离线分析,进而得到相应被试对应的最佳模型。在线处理根据得到的模型对实时采集的被试脑电数据进行处理。综合考虑系统的实时性与分类正确率要求,离线训练与在线处理使用相同算法,并且通过离线训练得到最佳模型导入在线处理程序,进而减少在线处理程序时延。
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公开(公告)号:CN108814592A
公开(公告)日:2018-11-16
申请号:CN201810374887.9
申请日:2018-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供基于小波能量判定癫痫发作前脑电信号的方法,属于信号处理与神经工程技术领域,涉及判定癫痫发作前脑电信号的方法及系统。本发明首先利用高通滤波对待判定的脑电信号进行预处理、计算预处理后的脑电信号的小波能量;然后对计算求得的所有频段的小波能量,采用卡方检验选取存在显著性水平差异的频段;最后以选取频段的小波能量作为输入特征对脑电信号进行分类检测;分类并判定待判定的脑电信号是否为发作前脑电信号。本发明解决了现有技术无法准确判定脑电信号是否为发作前脑电信号,从而导致癫痫发作预测时无法保证准确率高的同时误判率低的问题。本发明可用于判定癫痫发作前脑电信号。
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