专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种脑电信号中的去除方法-CN200910058206.9无效
  • 刘铁军;尧德中 - 电子科技大学
  • 2009-01-21 - 2009-07-08 - A61B5/0476
  • 一种脑电信号中的去除方法,属于生物信息技术领域,涉及脑电信号采集与预处理技术,主要应用于脑电信号获取的预处理过程中。包括:对含有眼的脑数据进行主成分分析;确定成分,并对成分的时域波形进行1~8Hz的滤波;结合回归算法,利用成分的时域波形计算成分在各个电极处的衰减因子;利用衰减因子校正眼成分的空间分布;利用校正后的成分的空间分布,去除。本发明解决了传统的基于主成分分解的去除方法中主成分分解不完全,分解出的成分中将含有脑成分的问题。由于衰减因子的校正作用,将会使每个含有眼的成分更加容易识别。
  • 一种电信号中眼电伪迹去除方法
  • [发明专利]一种多通道脑电信号中去除方法-CN202210203921.2在审
  • 王正勇;郭远哲;何小海 - 四川大学
  • 2022-03-02 - 2023-09-12 - A61B5/369
  • 本发明提出一种基于FastICA与EWT的脑电信号中的去除方法。筛选出受到干扰严重通道,用快速独立成分分析技术将脑电信号转换为独立成分分量,通过自适应样本熵找出包含的独立成分分量。将这类分量通过经验小波变换与自相关技术找到含有眼的经验模态分量,去除其中后进行经验小波逆变换并进行信号重构得到不含的脑电信号。相比现有技术,本发明所提方法在去除的同时降低了脑电信号的丢失。由于增加了自适应样本熵与自相关系数判定,提升了的判定效率。在脑电信号预处理、识别等领域具有广阔的应用前景。
  • 一种通道电信号中眼电伪迹去除方法
  • [发明专利]一种基于因子分析的去除方法-CN201310721652.X有效
  • 李凌;谭波;金贞兰 - 电子科技大学
  • 2013-12-24 - 2014-04-16 - A61B5/0496
  • 本发明公开了一种基于因子分析的去除方法。本发明主要包括对脑数据的基本预处理和提取出同步记录的电信号(EOG);然后利用因子分析提取脑电信号中的所有因子;再结合相关分析求出各因子与同步记录的电信号的相关系数并找出其中具有最大相关系数的因子(确定为因子);将因子剔除后还原得到去除的脑电信号。本发明解决了传统的独立成分分析法人为主观判断成分的问题,直接利用最大相关系数来确定因子,同时相比独立成分分析法能更好地找到相关的因子,能更佳地去除,这对脑分析技术具有重要意义
  • 一种基于因子分析眼电伪迹去除方法
  • [发明专利]基于能量熵去除脑电信号中的方法-CN202310011086.7在审
  • 郑威;徐雨;魏雪云 - 江苏科技大学
  • 2023-01-05 - 2023-04-25 - A61B5/372
  • 本发明属于生物信息技术领域,具体地说,是一种基于能量熵去除脑电信号中的方法,用于脑电信号采集与预处理,有效去除了,而且能保留大量的有用的脑电信息,并且改善过估计的情况,包括以下步骤:1)先对采集到的信号进行带通滤波,过滤掉无用的信息;2)对脑电信号进行核独立成分分析;3)对得到的核独立分量进行快速傅里叶变换;4)计算核独立分量的频谱能量熵值;5)通过能量熵值识别出分量,并对其予以置零,对信号进行重组,最后得到去除后的脑电信号。本发明在脑电信号中去除,能够保留较多的有用信息,改善过估计的情况。
  • 基于能量去除电信号中眼电伪迹方法
  • [发明专利]去除脑电信号中的方法-CN202111373819.9在审
  • 郑威;徐雨 - 江苏科技大学
  • 2021-11-18 - 2022-02-25 - A61B5/369
  • 本发明提供一种去除脑电信号中的方法,通过将采集到的脑电信号经过带通滤波器进行滤波;对滤波后的脑电信号进行自适应的完备经验模态分解,分解得到K个模态分量v(n)和余量信号r(n);利用核独立成分分析对自适应完备经验模态分量v(n)进行分析,得到n个核独立成分Y(n);对核独立成分Y(n)进行模糊熵计算,得到模糊熵值;对模糊熵值进行阈值判定,判别;对识别出的信号进行置零,对去除后的脑电信号进行KICA逆变换重组信号,最后得到去除后的脑电信号;本发明方法在脑电信号中去除,能够保留较多的有用信息,并且有较好的鲁棒性。
  • 去除电信号中眼电伪迹方法
  • [发明专利]单通道脑电信号中去除方法-CN202210042980.6有效
  • 于宁波;韩建达;宋婷;孙玉波;舒智林;刘晋瑞 - 南开大学
  • 2022-01-14 - 2023-08-25 - A61B5/369
  • 单通道脑电信号中去除方法,包含如下步骤:步骤一、对单通道脑电信号进行基于经验小波变换处理;步骤二、对δ频段的脑电信号进行改进的自适应噪声完备经验模态分解,得到若干固有模态函数;步骤三、计算每个固有模态函数的样本熵,设置样本熵阈值识别含的固有模态函数;步骤四、去除含的固有模态函数,对剩余的固有模态函数做改进的自适应噪声完备经验模态分解逆运算重构得到滤波之后的δ频段信号;步骤五、将滤波之后的δ频段信号和高频段信号进行基于经验小波变换逆变换,最后重构得到去除的脑电信号。本发明从真实脑电信号中去除的同时尽可能保留了脑电信息,避免失真,从而准确有效地分析大脑活动。
  • 通道电信号中眼电伪迹去除方法

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