公开(公告)号：CN103251411A

公开(公告)日：2013-08-21

申请号：CN201310118890.1

申请日：2013-04-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孙曜 ,  罗志增 ,  孟明 ,  杜宇鹏 ,  王丹萍 ,  皮埃尔·保罗·维达

IPC: A61B5/103

Abstract: 本发明公开了一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。传统的压力中心（centerofpressure,COP）特征参数，无法对人体动摇的非线性特性进行有效描述。本发明是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取COP非线性动力学特征的方法，具体步骤为：步骤1.COP信号的获取；步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。本发明有效地解决了如何应用Lempel-Ziv复杂度，对二维的COP信号进行处理，提取其非线性特征的问题，从而能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。

公开(公告)号：CN109009143B

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN201810763736.2

申请日：2018-07-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王俊宏 ,  金崇伟 ,  曹九稳 ,  王丹萍 ,  张乐 ,  薛安克

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/318

Abstract: 本发明涉及一种通过人体步态预测心电信息的方法。本发明首先，通过三维动作分析系统及心电采集系统采集人体的步态信息和ECG信号；然后，对采集到的信息进行特征提取，提取过程中通过滤波器消除一些不必要的噪声；接着，将数据分成一个个小子集，建立数据样本集；最后，建立基于正则极限学习机（RELM）的预测模型，找出步态信息与ECG信号之间的关联性。本发明采用传统检测QRS波群的方法，计算量相对较小，便于实时检测心电信号。

公开(公告)号：CN109009143A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810763736.2

申请日：2018-07-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王俊宏 ,  金崇伟 ,  曹九稳 ,  王丹萍 ,  张乐 ,  薛安克

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/0402

CPC classification number: A61B5/112 ,  A61B5/0402 ,  A61B5/725

Abstract: 本发明涉及一种通过人体步态预测心电信息的方法。本发明首先，通过三维动作分析系统及心电采集系统采集人体的步态信息和ECG信号；然后，对采集到的信息进行特征提取，提取过程中通过滤波器消除一些不必要的噪声；接着，将数据分成一个个小子集，建立数据样本集；最后，建立基于正则极限学习机（RELM）的预测模型，找出步态信息与ECG信号之间的关联性。本发明采用传统检测QRS波群的方法，计算量相对较小，便于实时检测心电信号。