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公开(公告)号：CN118285809B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410325203.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/346 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法、终端机及可读存储介质，属于互联网医疗领域，构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；利用硬件设备采集心电信号；对心电信号进行预处理；按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。本发明融合了多特征的心电信号，可以得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的诊断参数。
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公开(公告)号：CN118285809A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410325203.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/346 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法、终端机及可读存储介质，属于互联网医疗领域，构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；利用硬件设备采集心电信号；对心电信号进行预处理；按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。本发明融合了多特征的心电信号，可以得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的诊断参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116380502A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310362401.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 济南大学 , 山东渔夫智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种EPS系统多点同步NVH数据采集布局方法及系统，属于EPS系统的NVH技术领域，步骤一：根据NVH数据确定EPS系统部件在不同时速状态下，测试方式及多点同步测试点位图；步骤二：对NVH数据进行分类，并根据点位分布及分类结果，确定传感器安装规则以及布线方式，采集通道数和数据传输次序；步骤三：以分类后的采集数据作为输入，依照NVH数据反馈调整点位，并选择传感器安装规则以达到采样布局位置。本发明交叉融合了拓扑学与信息论，采取多状态点位分析及反馈优化布局策略，可以满足EPS系统NVH多点位同步采样要求。
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公开(公告)号：CN116211315B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310369673.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 济南大学 , 山东渔夫智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种单导联心电信号辅助诊断方法及诊断终端，属于互联网医疗领域，方法包括：构建单导联心电信号辅助系统的功能架构，提取单导联心电信号辅助系统中的心电信号；对心电信号进行预处理；预处理方式包括：按照预设时长对心电信号进行划分；对划分后的心电信号进行滤波处理；对滤波后的心电信号进行数据归一化处理；对数据归一化后的心电信号进行傅里叶变换处理；提心电信号数据的特征；采用拼接的方式将提取的所有特征进行融合；将融合后的特征输入至Adaboost迭代算法，得出诊断结果。本发明融合了心电信号各个维度的特征，有效的解决现有特征存在的不足的现状，从而得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的模型。
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公开(公告)号：CN118114133A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410231985.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/2411 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种小样本下的齿轮故障识别方法及识别终端，属于齿轮故障诊断技术领域，采集齿轮箱的振动信号；提取建轴承数据集中的一维振动信号，并对一维振动信号进行分割取样；对分割后的一维振动信号进行HHT变换，并进行EMD分解，再选择峭度和相关系数大于阈值的IMF分量，进行Hilbert变换生成二维时频图；在二维时频图中添加标签；使用训练集进行训练，得到的权重参数保存到本地文件中；基于轴承数据集中的预训练模型加载预训练模型的权重文件，并对预训练模型进行参数微调，得到新的模型权重，通过支持向量机进行分类，得到最终分类的概率。本发明可以对小样本故障数据诊断效果好，应用性高、鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN116211315A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310369673.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 济南大学 , 山东渔夫智能科技有限公司
IPC: A61B5/318 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/14 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , A61B5/346 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种单导联心电信号辅助诊断方法及诊断终端，属于互联网医疗领域，方法包括：构建单导联心电信号辅助系统的功能架构，提取单导联心电信号辅助系统中的心电信号；对心电信号进行预处理；预处理方式包括：按照预设时长对心电信号进行划分；对划分后的心电信号进行滤波处理；对滤波后的心电信号进行数据归一化处理；对数据归一化后的心电信号进行傅里叶变换处理；提心电信号数据的特征；采用拼接的方式将提取的所有特征进行融合；将融合后的特征输入至Adaboost迭代算法，得出诊断结果。本发明融合了心电信号各个维度的特征，有效的解决现有特征存在的不足的现状，从而得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的模型。
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