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公开(公告)号：CN115935269A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211495332.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/372
Abstract: 本发明涉及一种基于平均能量差的运动想象脑电通道选择和分类方法，取两类运动想象信号的通道均值能量作为投票的阈值，根据投票差值统计各通道上有明显能量差值试次的数量，基于此来选择出合适的通道，然后对这些通道取能量特征进行归一化，结合CSP空域特征利用SVM进行分类。本发明选择出来的通道有一定的神经生理学意义，有助于提升脑机接口的性能，并且选择出来的通道还会包括一些能量上有区分性但不在运动想象区域中的通道，该类通道也有助于运动想象的分类。另外本发明对选择出来的通道进行能量特征提取，该能量特征会随着选择通道数的增加而变得更加具有区分性，这在一定程度上能够弥补多通道导致的精度下降问题，具有一定的可行性和优越性。
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公开(公告)号：CN110495880B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910758648.8
申请日：2019-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/383 , A61B5/389 , A61B5/395 , A61B5/00 , A61N1/36 , G06Q10/06 , G16H20/30
Abstract: 本发明提出了一种基于经颅电刺激脑肌耦合的运动障碍皮层可塑性管理方法。本发明首先分析功能脑区多导联EEG信号，采用脑功能网络建模方法计算出连通率、小世界特性的脑功能网络指标，对tDCS刺激前后的脑功能网络特性做出比较，揭示运动活动期间受激半球的功能前区、功能区和功能感知区的功能连接和神经重塑规律。然后采用基于动态回归模型因果测度的多层次神经肌肉耦合分析的方法，提取脑‑脑、脑‑肌和肌‑肌耦合特征指标，从不同侧面描述了上肢运动功能的康复效果。最后研究脑肌电耦合特征与tDCS对神经可塑性的影响规律之间的相关性，为进一步tDCS的刺激方式和参数改进提供依据，实现运动功能皮层神经重塑的有效引导和管理。
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公开(公告)号：CN109885159B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910038188.1
申请日：2019-01-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及到一种基于正向动力学与希尔模型的状态空间肌电模型构建方法，首先采集关节在连续运动状态下相关肌肉的肌电信号，并对其进行带通滤波处理，然后由神经激活求出相关肌肉激活，并将其代入希尔肌肉模型，然后对希尔肌肉模型进行化简及参数替代，再将替代后的简化模型与关节正向动力学结合，得出离散时间状态下的预测模型，最后通过对采集到的相关肌电信号进行均方根和小波系数的特征提取，组成测量方程作为状态反馈，并通过拟合方程与关节运动拟合，得到最终的状态空间肌电模型。该模型与传统的角度估计方法相比，在预测精度和实时性等方面都有了明显的改进。
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公开(公告)号：CN111931078B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202010645826.9
申请日：2020-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538 , H04L12/58 , H04W4/02
Abstract: 本发明公开了一种基于地图场景的信息交互系统和方法，其中信息交互系统包括移动终端和服务器端两个组成部分，移动终端收集互动信息并发送给服务器端，服务器端接收信息后进行数据的融合处理并将处理结果返回移动终端，最终移动终端将互动信息进行场景化的动态展示。本发明提供一种全新的信息交互方式，可以有效解决现有交互系统的架构局限性和场景单调性，提高信息的检索效率和交互体验。
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公开(公告)号：CN112541415A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011399687.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于符号传递熵和图论的脑肌功能网络运动疲劳检测方法；首先，通过64导联脑电帽和肌电采集仪采集了10通道脑电信号和尺侧腕屈肌、屈指浅肌、桡侧腕屈肌的表面肌电信号。结合符号传递熵和图论知识建立了脑肌功能网络，并提取了网络特征向量用于K最近邻算法训练分类器，最终用于检测运动疲劳。该方法克服了传统的基于生物电信号的运动疲劳检测方法中未全面考虑脑肌协作进行运动控制的缺点，将脑电信号和肌电信号结合进行运动疲劳检测，结果显示该方法在运动疲劳检测中具有较高的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931578A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010646364.2
申请日：2020-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于最小生成树和区域双层网络的脑电识别方法。本发明针对不同运动动作想象的脑电信号，分别对每一类动作想象构建最小生成树，并计算最小生成树的直径和平均离心率特征。在不同动作想象的最小生成树基础上构建区域网络，并计算区域网络的平均节点度、平均聚类系数和平均路径长度特征。最后将最小生成树特征和区域网络特征相结合，输入到支持向量机分类器中，实现对运动脑电信号的分类。本发明可实时、准确识别出人体多种模式运动想象动作，识别结果可用于辅助康复训练的人机交互系统。
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公开(公告)号：CN110226932A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201811606326.3
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人体日常行为动作的足底压力特征提取方法。本发明通过压力鞋垫采集第一跖骨、第二跖骨和脚跟区域各自的压力信号，计算压力比，总压力比，将各传感器的压力及总压力归一化，提取足底压力的第一特征子矢量和第二特征子矢量。根据在人体的各种运动模式下，足底压力传感器的当前值都与过去值相关，构建足底压力信号的AR模型，求得模型系数。通过实验对不同日常行为动作进行足底AR模型的AIC计算，综合AIC的值和维数，提出权衡可信度，使权衡的可信度最高所对应的阶数即为最合适阶数。把足底压力传感器的AR模型系数构建为第三特征矢量。本发明通过AIC准则和权衡可信度来确定足底压力AR模型的阶数，有很好的效果。
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公开(公告)号：CN110175510A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910285096.3
申请日：2019-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , A61B5/0484
Abstract: 本发明提出了一种基于脑功能网络特征的多模式运动想象识别方法。本发明首先定义网络功能连通增率作为一种新的脑功能网络特征，然后依据神经生理学肢体运动与大脑皮层对应关系，构建以不同导联为中心的区域网络，计算各区域的网络功能连通增率组成多维特征向量，输入到支持向量机中，实现对多模式运动想象的识别。本发明可实时、准确识别出人体多种模式运动想象动作，识别结果可用于辅助康复训练的人机交互系统。
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公开(公告)号：CN109800792A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811606346.0
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，本发明首先采集人体做日常行为动作时4路肌电信号，然后提取原始信号的平均幅值，方差，威尔逊振幅，自回归系数，中位频率，平均功率频率，小波能量系数，小波包能量系数，模糊熵，排列熵共10个肌电特征形成肌电特征池，再用模糊C均值对这些特征进行划分，把n个向量分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。最后，计算划分后的DBI值，选择DBI最小的4个特征作为适合识别日常行为动作的特征。基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，可以选择有效的合理的肌电特征值。
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公开(公告)号：CN109567798A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811603106.5
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电小波相干性和支持向量机的日常行为识别方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，获取两路肌电信号的样本数据，使用一种改进小波阈值降噪方法进行预处理。计算两路肌电信号的小波相干系数。将所求得的小波相干系数作为特征向量输入支持向量机进行分类识别，成功识别了不同的日常行为，具有较高的识别率。本发明将小波相干性的肌电特征与支持向量机结合的方法，对人体日常行为识别具有较高的识别率和可靠性。实验结果表明，本发明方法对上楼、下楼、站立、行走、跑步、跌倒的平均灵敏度达96.17，平均特异度达92.29，高于一般传统的方法。
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