公开(公告)号：CN118319693A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410373365.2

申请日：2024-03-29

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李乐 ,  付康 ,  丁凡傑 ,  杨佟玲 ,  杨敬荣 ,  陈芸 ,  琚勇衡

IPC: A61H3/02 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00 ,  A61B5/024 ,  G06N20/00 ,  A45B3/00 ,  A45B9/02 ,  A45B9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的运动风险预测智能拐杖，包括MAX30102传感器、MPU‑6050传感器、Phidgets 3133_0传感器、NEO‑M8N传感器、GYPRO3300传感器、SIM800L模块、ESP32微控制器、HX711传感器、主动报警按钮和配套APP。本发明能够监测和记录关键的健康指标，如心率、步频等运动数据，从而为医疗保健提供较全面的健康数据，成为用户健康管理的一部分。

公开(公告)号：CN118245727A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410238771.8

申请日：2024-03-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 王蕾 ,  徐嘉明 ,  白霄霄 ,  杨敬荣

IPC: G06F18/10 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0536 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于VMD分解的颅脑EIT体动干扰识别与滤除方法，首先使用Z‑score值和皮尔逊相关系数联合评价指标对电极连接状态进行判定；然后基于WOA优化算法，以均方误差作为优化的目标函数对BP神经网络参数进行优化，以补偿电极脱落下的损失数据，保持数据的完整性和连续性；最后基于PSO优化算法，以最小熵为适应度函数对VMD分解法的参数进行寻优，获得最优参数，进而获得优化后的VMD分解法；基于优化后的VMD分解法分解原始EIT电压信号，去掉体动带来的高频噪声，获得去除干扰的EIT数据。本发明使用PSO优化后的VMD分解法对EIT原始电压数据进行分解，弥补了VMD分解法需要人工调整参数的缺点，有利于去除EIT成像过程中的运动伪影。