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]移动互联动态电的即时通信方法及系统-CN201610341316.6有效
  • 彦沛 - 周彦沛
  • 2016-05-20 - 2016-10-26 - A61B5/00
  • 本发明涉及即时通讯功能的心电图仪技术领域,提供一种移动互联动态电的即时通信方法,该方法通过本地端电信处理步骤对电信进行处理,电信传输通道建立步骤采用传输控制协议建立电信传输通道,并采用心电信传输步骤,实现本地端与远程端电信的传输,在远程端采用远程端电信分析步骤对传输的电信进行测量,本地端与远程端采用即时通信步骤实时传输视频数据流、语音数据流和/或文本消息。本发明移动互联动态电的即时通信方法,能够实现电信与语音、视频、文本消息等实时有效传输,既能够实现电远程诊断中医患双方的互动沟通,提供“望闻问切”的全方位信息,又能保证电信的有效传输,减低设备成本
  • 移动联动态心电即时通信方法系统
  • [发明专利]可穿戴式电信测量装置-CN201110404315.9无效
  • 刘树海;王玮;李昌博;张燕清 - 北京超思电子技术有限责任公司
  • 2011-12-07 - 2012-04-04 - A61B5/0402
  • 本发明公开了一种可穿戴式电信测量装置,其包括电信采集单元、控制处理单元以及可穿戴式服装,其中所述心电信采集单元根据所述控制处理单元的指令而采集电信,并将所采集的电信发送至所述控制处理单元;所述控制处理单元基于所述心电采集单元所采集的电信而获取电波信号和心率值;所述心电信采集单元设置于所述可穿戴式服装上;所述心电信采集单元包括电采集电极和变换所述心电采集位置的移位装置,所述心电采集电极设置在所述移位装置上本发明提供的可穿戴式电信测量装置,使用时可将电极调节至心脏周围较佳的位置,从而可较准确测量电信
  • 穿戴电信号测量装置
  • [实用新型]可穿戴式电信测量装置-CN201120506497.6有效
  • 刘树海;王玮;李昌博;张燕清 - 北京超思电子技术有限责任公司
  • 2011-12-07 - 2012-08-15 - A61B5/0402
  • 本实用新型公开了一种可穿戴式电信测量装置,其包括电信采集单元、控制处理单元以及可穿戴式服装,其中所述心电信采集单元根据所述控制处理单元的指令而采集电信,并将所采集的电信发送至所述控制处理单元;所述控制处理单元基于所述心电采集单元所采集的电信而获取电波信号和心率值;所述心电信采集单元设置于所述可穿戴式服装上;所述心电信采集单元包括电采集电极和变换所述心电采集位置的移位装置,所述心电采集电极设置在所述移位装置上本实用新型提供的可穿戴式电信测量装置,使用时可将电极调节至心脏周围较佳的位置,从而可较准确测量电信
  • 穿戴电信号测量装置
  • [发明专利]电信中提取呼吸信号的方法及装置-CN201710032582.5有效
  • 王燕;林剑华;尹丽妍;陈建平;冷密清;李烨 - 深圳中科汇康技术有限公司
  • 2017-01-16 - 2017-07-18 - A61B5/0452
  • 本发明公开了一种从电信中提取呼吸信号的方法,包括如下步骤:获取电信样本;对获取的电信样本进行样条插值拟合,提取呼吸信号。同时,本发明还拱了一种从电信中提取呼吸信号的装置,包括用于获取电信样本的获取模块和用于对获取的电信样本进行样条插值拟合并提取呼吸信号的插值拟合模块。本发明的提出的从电信中提取呼吸信号的方法及装置,通过对提获取的电信样本进行插值拟合而获取呼吸信号,与现有技术方案相比,计算量小,提取的呼吸信号曲线与真实的呼吸信号曲线相关系数较高,适用于通过单导电信提取呼吸信号
  • 电信号提取呼吸信号方法装置
  • [发明专利]杂音检测装置及方法-CN201610072799.4在审
  • 方宏文 - 方宏文
  • 2016-02-02 - 2017-08-08 - A61B7/04
  • 本发明提供一种杂音检测装置及方法,该杂音检测装置包括一电信侦测单元,侦测一使用者的心脏所发出的一电信;一拍侦测单元,撷取电信的频率;多个收音单元,接收使用者的心脏所发出的多个声音信号;一信号转换单元,将多个声音信号转换为多个声电信,并以电信的频率为基准撷取多个声电信;以及一信号处理单元,根据多个声电信判别一杂音产生位置。本发明又提供一种杂音检测方法。
  • 杂音检测装置方法
  • [发明专利]一种基于可穿戴装置的情绪识别系统及方法-CN202110288494.8在审
  • 舒琳;陈文卓;徐向民 - 华南理工大学
  • 2021-03-18 - 2021-06-22 - A61B5/16
  • 本发明公开了一种基于可穿戴装置的情绪识别系统及方法,该系统包括:皮电电一体化传感装置和终端处理器;皮电电一体化传感装置用于同时采集电信、皮电信,将电信、皮电信通过无线传输模块发送至终端处理器,终端处理器用于根据电信、皮电信进行情绪识别得到情绪标识;该皮电电一体化传感装置,包括:用于获取采集信号的带状采集器,用于传输采集信号的无线传输模块;带状采集器通过共用正极、参考电极对电信和皮电信进行采集本发明把电信、皮电信采集所用电极一体化集成在腕带结构中,在不增加腕带复杂度的情况下同时获得人体的电信、皮电信,增加了日常可穿戴性及便捷性。
  • 一种基于穿戴装置情绪识别系统方法
  • [发明专利]基于卷积自编码器的双阶段电信降噪方法-CN202010005613.X有效
  • 王丽荣;蔡文强;邱励燊;俞杰;李婉悦;郑乐松;邓米雪;张淼 - 苏州大学
  • 2020-01-03 - 2022-08-09 - A61B5/318
  • 本发明公开了一种基于卷积自编码器的双阶段电信降噪方法。一种基于卷积自编码器的双阶段电信降噪方法,包括:准备的电信数据采样率为360HZ,电信的输入长度固定为统一长度,并给电信增加不同程度的噪声;给每一组数据准备了其对应的标签输出,输出即为干净的电信电信降噪阶段;电信细节重建阶段。本发明的有益效果:本方法无需将电信转换成时频域或者是其他表达函数中,直接能够学习到电信的降噪过程,不会产生吉布斯效应;本方法不需要获得噪声参考信号;本方法通过信号的降噪和细节重建过程,能较好地还原出原始信号的细节部分与特征信号
  • 基于卷积编码器阶段电信号方法
  • [发明专利]电信的处理方法及相关装置-CN202310905254.7在审
  • 陈锦 - 苏州维伟思医疗科技有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-03 - A61B5/346
  • 本申请涉及一种电信的处理方法、装置、除颤装置、除颤设备和计算机可读存储介质,通过获取目标对象的电信、第一状态信号和第二状态信号,对多个导联信号进行综合分析,确定心电信为目标电信的预测值,当预测值大于或等于预设的信号阈值时,根据第一状态信号和第二状态信号确定目标电信中是否存在运动干扰,当确定目标电信中存在运动干扰时,确定目标电信为干扰电信。由于本实施例是根据多个导致信号、第一状态信号和第二状态信号进行综合分析,以确定目标对象的电信中是否存在运动干扰,从而可以提高对异常电信的识别准确率,减少漏识别或误识别的风险。
  • 电信号处理方法相关装置
  • [发明专利]电信处理方法、装置、终端及存储介质-CN202110185408.0有效
  • 董葵 - 武汉心络科技有限公司
  • 2021-02-10 - 2023-05-30 - A61B5/318
  • 本申请实施例提供一种电信处理方法、装置、终端及存储介质。该方法包括:从电监测仪持续获取电信;在心电信中截取预设时长的电信片段;在心电信片段中确定至少一个候选QRS波;将至少一个候选QRS波中的噪声QRS波去除,得到目标QRS波;基于目标QRS波检测电信片段是否发生心律失常事件本申请实施例提供的技术方案,通过将长时程电信截取成较短的电信,在短的电信片段中确定QRS波,并基于该QRS波来检测是否发生心律失常事件,避免对长时程电信进行分析处理,导致心律失常事件不能被及时检测的问题发生
  • 电信号处理方法装置终端存储介质
  • [发明专利]基于分组卷积神经网络的电信识别装置-CN201910740289.3有效
  • 王红梅 - 广州视源电子科技股份有限公司
  • 2019-08-12 - 2021-04-13 - A61B5/349
  • 本申请涉及一种基于分组卷积神经网络的电信识别装置、计算机设备和存储介质。所述装置用于:获取多导联电信,并拆分所述多导联电信,得到独立导联电信;分别将所述独立导联电信输入至所述卷积块,得到卷积特征;对所述卷积特征进行分组,得到分组特征,并将所述分组特征输入至所述分组卷积块,得到分组卷积特征;组合所述分组卷积特征,得到电信组合特征,并对所述心电信组合特征进行全连接处理,得到梗异常概率;根据所述心梗异常概率,判定所述多导联电信信号。采用本装置能够解决目前的电信识别方法存在着梗异常识别不准确的问题。
  • 基于分组卷积神经网络电信号识别装置

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