公开(公告)号：CN103925983B

公开(公告)日：2017-04-12

申请号：CN201410186073.4

申请日：2014-05-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  柴毅 ,  董勇 ,  符凯 ,  黄帅

IPC: G01H1/00

Abstract: 本发明涉及一种多通道微弱振动信号同步采集装置及分析方法，具体指一种多通道微弱振动信号同步采集装置和一种多通道振动信号同步分析方法。所述多通道微弱振动信号同步采集装置具体包括分布式振动传感器、差分驱动器、微弱信号调理模块、多级滤波网络、后置放大模块、同步采集模块、参数计算模块、数据处理模块、参数控制模块和采样控制模块，采集装置具有多参数可调且同步采集多通道微弱振动信号的特点。所述多通道振动信号同步分析方法指利用相关矩阵分析方法对所述采集装置采集的多通道振动信号进行同步分析，提取表征同步特性的特征参数，为基于同步分析的故障预测和诊断提供依据。

公开(公告)号：CN103919565A

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201410186081.9

申请日：2014-05-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  柴毅 ,  张可 ,  任浩 ,  符凯

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明提供了一种疲劳驾驶脑电信号特征提取与识别的方法，采用分数阶Fourier域的LMS(最小均方误差)自适应滤波算法对疲劳驾驶的脑电信号进行滤波，由快速Fourier变换对脑电信号进行特征提取与识别。具体步骤为：采用单极导联法采集驾驶员前额脑电信号，得脑电数据；使用分数阶Fourier域LMS算法对脑电数据进行滤波，得高信噪比脑电数据；之后对脑电数据进行快速Fourier变换，得脑电信号的功率谱并计算频带平均功率谱密度、平均功率谱密度比、频带功率百分比和频带功率加和比四个特征指标；结合四个特征指标对脑电信号进行特征提取与识别并判读疲劳状态。此方法属于对脑电信号进行噪声滤除和特征提取识别的领域，适用于对疲劳驾驶的检测研究，具有推广使用价值。

公开(公告)号：CN103925983A

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201410186073.4

申请日：2014-05-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  柴毅 ,  董勇 ,  符凯 ,  黄帅

IPC: G01H1/00

Abstract: 本发明涉及一种多通道微弱振动信号同步采集装置及分析方法，具体指一种多通道微弱振动信号同步采集装置和一种多通道振动信号同步分析方法。所述多通道微弱振动信号同步采集装置具体包括分布式振动传感器、差分驱动器、微弱信号调理模块、多级滤波网络、后置放大模块、同步采集模块、参数计算模块、数据处理模块、参数控制模块和采样控制模块，采集装置具有多参数可调且同步采集多通道微弱振动信号的特点。所述多通道振动信号同步分析方法指利用相关矩阵分析方法对所述采集装置采集的多通道振动信号进行同步分析，提取表征同步特性的特征参数，为基于同步分析的故障预测和诊断提供依据。