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公开(公告)号：CN115480640A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211150854.9
申请日：2022-09-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳态视觉诱发电位的连续单词拼写方法，主要解决现有技术中特征提取效率低、拼写不连续的问题。其实现方案为：使用联合频率相位调制范式对刺激界面中所有字符编码；使用者注视刺激界面中的字符，诱发稳态视觉诱发电位，获得训练信号和测试信号；利用训练信号获取重构模板信号的模型参数；截取测试信号中所有注视阶段的稳态视觉诱发电位信号；利用模板信号对所有注视阶段的稳态视觉诱发电位信号片段进行特征提取和识别；将识别结果中的字符序列组合成单词，完成连续的单词拼写输入。本发明提高了稳态视觉诱发电位信号的特征提取效率和识别准确率，提升了拼写的连续性和信息传输率，可用于人机交互过程中的单词拼写。
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公开(公告)号：CN119210732A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411326473.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种抗机器学习攻击的逻辑加密增强型PUF电路及其方法，电路包括PUF生成模块和逻辑混淆加密模块；方法包括：S1、构建逻辑加密增强型PUF；S2、给定一个n位二进制输入激励C，PUF生成模块产生一位响应R，并将响应R传输给混淆加密模块作为其输入信号；S3、通过上位机产生两位随机密钥K，逻辑混淆加密模块判断K是否为正确密钥，来决定是否对响应R进行加密处理；本发明利用两位安全密钥控制逻辑混淆加密模块，对PUF生成模块产生的响应进行混淆加密，显著提高了PUF的抗机器学习攻击能力，同时，本发明在不影响PUF原有性能的基础上，增加了逻辑混淆加密电路使得能够有效提高PUF的抗机器学习攻击能力，大幅降低资源开销且具有较高的灵活度。
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公开(公告)号：CN118244901A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410451693.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种动态融合多模信息的关节角度估计方法，主要解决现有技术关节角度估计精度低，计算时间长，估计值可能偏离真实运动情况的问题。其实现方案是：获取肌电信号、加速度信号和手部运动学数据并构建数据集；针对多模信息的三种不同输入方式，分别构建三个关节角度估计网络模型及其损失函数；通过损失函数最小化分别训练三个关节角度网络估计模型；使用门控决策网络和三个训练好的模型构建动态融合关节角度估计模型并对其进行训练；通过训练好动态融合关节角度估计模型实现对手部关节角度的估计。本发明显著提高了关节角度的估计精度，降低了估计时间，使得关节角度估计值更符合真实自然的运动，可用于人机交互过程中的手部动作识别。
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公开(公告)号：CN118153626A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410331911.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/2415 , A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种表面肌电信号手势识别的轻量化网络模型及其构建方法，解决了现有网络结构庞大复杂，难有效捕捉肌电信息的问题。本发明的轻量化网络模型，为两层轻量化特征融合结构，一层两个串接的轻量化多流特征和二层的轻量化多尺度特征融合模块融合输出。模型构建步骤：获取肌电信号数据；预处理；构建网络模型；训练模型；输入肌电信号，获取手势类型。本发明依肌电采集位置和肌群间协同设计特征融合模块，轻量化残差注意力加入到多流特征融合模块，不增加额外计算开销，有效提取特征。捕获多尺度特征，增强特征传播，提高识别准确率。将深度可分离卷积引入多流特征融合模块，大幅减少参数量和计算量。用于临床医学、机器人等领域。
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公开(公告)号：CN117860275A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410105304.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航天员科研训练中心
Inventor： 万波 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 乔寒冰 , 李昕泰 , 霍继旺 , 赵辉 , 王春慧 , 姜昌华 , 王飞 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐 , 刘凯
IPC: A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种基于表面肌电信号的可穿戴上肢肌肉负荷强度评估方法。主要解决现有技术适用性差和肌肉负荷强度评估不准确的问题。其实现方案是：结合定性评估的RULA量表和定量评估的表面肌电信号，建立上肢姿态到肌电信号再到负荷强度的映射关系；构建高集成度可自定义扩展的低功耗可穿戴信号采集设备，以采集人体上肢信号；基于迁移学习和上肢信号建立适用不同用户的高鲁棒性神经网络模型，以评估用户的肌肉负荷强度；搭建肌肉负荷强度评估可视化平台，以展示上肢信号和肌肉负荷强度评估结果。本发明增提高了可穿戴设备的便携性、集成度和能耗比，提升了对不同人群上肢肌肉负荷强度评估的整体准确度，可用于评估人体上肢肌肉负荷强度等级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966426A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110290307.X
申请日：2021-03-17
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 王泉 , 梁森 , 刘锦辉 , 刘刚 , 胡涛 , 王义峰 , 田玉敏 , 吴自力 , 潘蓉 , 杨鹏飞 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 黄钊 , 樊璐 , 罗雪梅 , 安玲玲
IPC: G06F30/25 , G06F111/02
Abstract: 一种基于Web平台中可视化编辑器的空间辐射效应仿真方法，其实现步骤为：在Web平台中搭建可视化编辑器，加载几何模型中性文件，对几何模型进行编辑，将编辑数据转换为参数文件和几何模型中性文件一同上传至FTP服务器并发送待仿真消息，仿真微服务接收到仿真消息后从FTP服务器中下载参数文件和几何模型中性文件，生成空间辐射效应仿真所需的仿真输入文件，并调用空间辐射效应仿真软件和仿真输入文件进行空间辐射效应仿真，最终将可靠的结果数据保存到数据库中。本发明具有易扩展和跨平台的特性，并在预处理部分可以进行空间辐射效应仿真参数设置的优点。
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公开(公告)号：CN118238147A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410556759.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 姚炫竹 , 石一飞 , 李大庆 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 霍继旺 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于遥操作的仿生机械手人机交互系统及方法。主要解决现有技术手势识别方案稳定性差、遥操作时沉浸感及真实感差的问题。其交互系统包括头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套、本地主机、无人车平台、深度相机、机械臂和远程主机；该头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套均与本地主机信号连接，该无人车平台、深度相机、机械臂均与远程主机信号连接，该本地主机与远程主机通信连接。其交互方法包括控制机械臂运动、实现力触觉反馈、显示机械臂相关信息并行的三部分。本发明能提高手势识别的稳定性和鲁棒性，提升远程工作效率及沉浸感，实现虚拟环境和真实工作环境从场景到交互的一致性，可用于代替工作人员进入极端危险环境作业。
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公开(公告)号：CN118192808A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410486925.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多源对抗与特征纯化的跨用户肌电手势识别方法，主要解决现有技术中跨用户肌电手势识别方法复杂度高、识别性能低以及稳定性差的问题。其实现方案是：从公开网站获取表面肌电信号数据，对其进行预处理并划分训练集、校准集及测试集；利用训练集构建域不变特征学习模块，分别建立域特异特征学习模块、特征融合模块及分类模块；将域不变特征学习模块与域特异特征学习模块并联后再与特征融合模块、分类模块级联，构成跨用户肌电手势识别迁移模型，并利用校准集对其训练；将测试集输入到训练好的跨用户肌电手势识别迁移模型得到手势识别结果。本发明识别复杂度低、精度高，稳定性好，可用于人机交互、健康监测与康复以及智能辅助设备控制。
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公开(公告)号：CN117442217A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311214306.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 乔寒冰 , 李昕泰 , 霍继旺 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐 , 刘凯
IPC: A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种基于表面肌电信号的可穿戴上肢肌肉负荷强度评估方法。主要解决现有技术适用性差和肌肉负荷强度评估不准确的问题。其实现方案是：结合定性评估的RULA量表和定量评估的表面肌电信号，建立上肢姿态到肌电信号再到负荷强度的映射关系；构建高集成度可自定义扩展的低功耗可穿戴信号采集设备，以采集人体上肢信号；基于迁移学习和上肢信号建立适用不同用户的高鲁棒性神经网络模型，以评估用户的肌肉负荷强度；搭建肌肉负荷强度评估可视化平台，以展示上肢信号和肌肉负荷强度评估结果。本发明增提高了可穿戴设备的便携性、集成度和能耗比，提升了对不同人群上肢肌肉负荷强度评估的整体准确度，可用于评估人体上肢肌肉负荷强度等级。
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公开(公告)号：CN116401719A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310395996.X
申请日：2023-04-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/71 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F30/327
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的门级网表中硬件木马检测与定位方法，主要解决现有技术中硬件木马定位精度与效率低，且需要理想模型作为参考的问题。其实现方案是：将样本中的集成电路划分为多个极大输出子模块，提取其特征向量构建数据集；使用交叉验证法对现有机器学习模型进行训练得到分类器；利用分类器对一个待测集成电路进行木马检测；基于逐层差异分析的木马搜索方法对检测得到的含有硬件木马的极大输出子模块进行木马定位。本发明以极大输出子模块为单位进行机器学习，显著提高了分类器的性能和对木马的检测准确率；通过对比分析极大输出子模块，提高了门级网表中木马电路的定位精度和效率，可用于集成电路门级网表设计中的硬件木马防护。
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