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]基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法及装置-CN202111129725.7在审
  • 金晶;刘畅 - 华东理工大学
  • 2021-09-26 - 2021-12-28 - G06F3/01
  • 本发明涉及一种基于经验模态分解的运动想象人工数据生成方法、装置。该运动想象人工数据生成方法包括:步骤S1,确定需要生成的人工数据的试次数目m;步骤S2,获取用户部分真实运动想象数据;步骤S3,对真实运动想象数据进行经验模式分解,得到多个本征模函数IMFs,并根据标签分组;步骤S4,针对每组数据,随机选取若干真实运动想象数据,并对其分解产生的本征模函数IMFs求和取平均,得到一个试次的人工数据;步骤S5,重复执行步骤S4,得到试次数目m的人工数据;步骤S6,输出所述人工数据通过本发明提供的方案有助于选择出少量有效导联来提升运动想象任务的识别效率。
  • 基于经验分解运动想象人工数据生成方法装置
  • [发明专利]一种单次运动想象脑电信号的辨识方法-CN201410741790.9有效
  • 曾洪;王语海;宋爱国;徐宝国 - 东南大学
  • 2014-12-08 - 2017-10-20 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种单次运动想象脑电信号的辨识方法,该辨识方法包括以下步骤第一步建立单次运动想象脑电信号样本;第二步对第一步建立的单次运动想象脑电信号样本的协方差矩阵进行预处理;第三步改进矩阵Logistic回归算法的目标函数;第四步通过加速邻近梯度下降法对第三步改进后的目标函数进行求解,得到分类器;第五步利用第四步得到的分类器对第一步中的五个测试集进行想象右手或想象脚的分类,从而实现单次运动想象脑电信号辨识
  • 一种运动想象电信号辨识方法
  • [实用新型]一种积木玩具-CN201220386950.9有效
  • 俞和平 - 俞和平
  • 2012-08-07 - 2013-01-30 - A63H33/08
  • 本实用新型的有益效果为:镂空积木块和嵌入积木块的独特设计,结构简单,变化多样,可以很好吸引儿童的注意力、激发孩子们的动手兴趣,并很好的锻炼儿童实际动手操作能力和手眼协调能力、开发想象力,培养幼儿合理组合搭配的意识和空间想象能力
  • 一种积木玩具
  • [实用新型]空间立体视觉玩具手枪-CN88218502.0无效
  • 李雨顺 - 李雨顺
  • 1988-10-19 - 1989-11-29 - A63H33/36
  • 本实用新型公开了一种空间立体视觉玩具手枪。它是由手枪外壳、暗盒、平透镜组合体、电池、传动装置打火石等主要部件组成。它既保持普通打火式机械玩具手枪的特点,又能向人们提供空间立体视觉火焰图像。它的问世为少年儿童提供了一种既安全而又有趣的玩具手枪,同时对丰富儿童空间立体想象力、开发智力都是十分有益的。
  • 空间立体视觉玩具手枪
  • [发明专利]一种基于HHO-LightGBM多类运动想象脑电信号分类方法-CN202310203406.9在审
  • 裴昕 - 东北电力大学
  • 2023-03-06 - 2023-06-09 - G06F18/213
  • 本发明公开了一种基于HHO‑LightGBM多类运动想象脑电信号分类方法,属于信号处理领域,该方法分为四步,第一步:采集原始脑电信号并进行预处理;第二步:采用互补集合经验模态分解,并利用皮尔逊相关系数筛选最优模态分量;第三步:提取时频域特征;第四步:采用共空间模式提取空间域特征,并构造联合特征;第五步:利用t‑SNE方法进行降维得到低维融合特征;第六步:采用哈里斯鹰优化算法对LightGBM分类器模型进行参数寻优,并利用构造的最优分类器最终实现运动想象脑电信号的分类识别。
  • 一种基于hholightgbm运动想象电信号分类方法
  • [发明专利]基于DTCWT和IL-MVU的运动想象脑电信号的特征提取方法-CN201810955270.6有效
  • 李明爱;郗宏伟;杨金福;孙炎珺 - 北京工业大学
  • 2018-08-21 - 2021-04-23 - G06F3/01
  • 本发明公开了基于DTCWT和IL‑MVU的运动想象脑电信号的特征提取方法。根据平均功率谱确定对运动想象脑电信号进行特征提取的最优时间段,然后对这一时间段内的运动想象脑电信号进行四层双树复小波分解,利用每个子带的复小波系数进行信号重构,通过计算重构后信号最有时间段内数据的平均能量特征作为运动想象脑电信号的时频特征;提出IL‑MVU算法对重构后的脑电信号的最有时间段内数据进行降维,将降维后得到的低维向量作为运动想象脑电信号的非线性特征,最后通过对最优时间段内运动想象脑电信号的时频特征与非线性特征进行标准化处理与特征融合,得到运动想象脑电信号的特征向量。
  • 基于dtcwtilmvu运动想象电信号特征提取方法

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