“空间想象”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1664542个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[实用新型]人脑想象符号识别装置-CN201120526885.0有效
发明人：高长江 -专利权人：高长江
申请日： 2011-12-16 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本实用新型属于脑电识别技术领域，提出一种人脑想象符号识别装置，其主要特点是：包括人脑想象符号识别的探测电极，与探测电极相连设置脑-机接口控制器，与脑-机接口控制器相连设有微型计算机，能利用人脑主动发出的想象符号
人脑想象符号识别装置

[发明专利]一种基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法-CN201811603323.4在审
发明人：吕娜;井雪 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的运动想象脑电信号分类方法，属于模式识别和脑机接口技术领域。包括：对脑电信号的分析与预处理，对脑电信号的二维转换，构建运动想象脑电信号分类的卷积神经模型；对神经网络进行训练得到运动想象脑电信号分类模型以及对模型进行测试和性能评估。与现有技术相比，本发明通过利用每个时间点的数据作为样本且做了2D转换以及深度学习的方法提高了运动想象脑电信号分类的准确率，同时提高了分类的实时性和稳定性。
脑电信号运动想象分类预处理分类模型模式识别脑机接口神经模型神经网络性能评估时间点实时性转换准确率二维构建卷积学习样本测试分析

[发明专利]一种基于互信息特征提取及多人融合的运动想象识别方法-CN202011541158.1有效
发明人：孔万增;杨宇;朱莉;王鑫洋;张建海 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互信息特征提取及多人融合的运动想象识别方法。本发明如下：1.通过多通道脑电采集设备同时采集P个用户进行运动想象的脑电信号。2.对采集到的P个用户的脑电数据分别进行预处理。4.多人运动想象识别。本发明利用提取多人脑电互信息，并通过三种不同层次的融合策略，最终由K近邻算法进行分类，能够快速、准确地实现基于多人脑电数据的人脑运动想象识别。
一种基于互信特征提取融合运动想象识别方法

[发明专利]基于运动想象和mVEP信号控制的鼠标移动控制方法-CN201510589210.3在审
发明人：马腾;徐鹏;杨丹;杨浩;李辉;刘铁军;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-09-16 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动想象和mVEP信号控制的鼠标移动控制方法，包括以下步骤：S1、系统初始化：通过头皮处的电极连接使用者与计算机脑-机接口设备，打开计算机脑-机接口设备的工作界面，工作界面上出现目标和鼠标光标；S2、脑信号采集：通过电极采集同时具有mVEP和运动想象特征的混合信号并将其传送至计算机；S3、对采集到的混合信号进行处理，得到MI和mVEP的融合轨迹，得到鼠标光标的移动轨迹。本发明采用mVEP电位信号和运动想象联合控制，控制方式更加随意和灵活，并且mVEP电位的刺激小，能够使使用者更方便在注视mVEP刺激的同时进行左右手的运动想象的控制，而不会影响到对运动想象信号特征的提取
基于运动想象 mvep 信号控制鼠标移动方法

[发明专利]一种基于运动想象与增强现实的康复训练方法-CN201810834728.2在审
发明人：谢平;王磊磊;陈伟;程生翠;张艺滢;陈晓玲;谢博多;杜义浩;王坤;胡希琛 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动想象与增强现实的康复训练方法，所述康复训练方法将运动想象与增强现实技术相结合，针对脑卒中软瘫期患者运动能力十分微弱的特征，设计基于运动想象的康复训练模式，即对患者的脑电信号进行采集、处理和分析，基于运动想象，通过离线训练和在线控制，来实现对康复场景的控制；利用Kinect扫描技术来获取真实场景，通过增强现实技术，将虚拟物体添加到真实场景中，达到对现实增强的效果，患者可以通过运动想象模式实现对真实场景中虚拟物体的控制
康复训练运动想象真实场景增强现实技术虚拟物体增强现实脑功能处理和分析康复患者运动离线训练模式实现脑电信号扫描技术现实增强在线控制脑卒中采集场景

[发明专利]一种基于能量特征的运动想象脑电信号的识别方法-CN201810044806.9在审
发明人：屈剑锋;王雨晴;樊铠豪;罗子涵;钟婷 -专利权人：重庆大学
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于能量特征的运动想象脑电信号的识别方法，首先采集受试者完全放松时和运动想象时的脑电信号作为样本集；对这些样本集的脑电信号进行去噪处理，并求得脑电信号的平均功率；基于傅里叶变换，使用能量谱密度函数，求得脑电信号在运动想象状态和完全放松态时，Mu(8‑12Hz)频段和Beta(18‑25Hz)频段的能量值作为特征值；以这些特征量为输入，采用基于径向基核函数的支持向量机分类方法，并使用改进的网格寻优算法，对分类方法的参数进行在线寻优，实现运动想象脑电信号的识别。本发明的基于能量特征的运动想象脑电信号的识别方法耗时短且准确率高，为实时BCI的实现提供了一种新思路。
脑电信号运动想象能量特征样本集频段寻优支持向量机分类径向基核函数傅里叶变换能量谱密度平均功率特征量放松准确率去噪算法网格耗时采集分类改进

[发明专利]基于想象力的代理神经网络-CN201880028596.2在审
发明人：丹尼尔·彼得·维尔斯特拉;李宇佳;拉兹万·帕什卡努;彼得·威廉·巴塔利亚;塞奥法尼·纪尧姆·韦伯;拉尔斯·比辛;戴维·保罗·赖克特;亚瑟·克莱蒙特·格斯;丹尼洛·吉米内斯·雷森德;阿德里亚·普伊赫多梅内奇·巴迪亚;奥里奥尔·温亚尔斯;尼古拉斯·曼弗雷德·奥托·黑斯;塞巴斯蒂安·亨利·拉卡涅雷 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：所述系统可包括：至少一个想象力核心，并且包括所述环境的模型，所述想象力核心具有输入，以接收表征所述环境的当前状态的当前观察，并可选地接收历史观察。所述想象力核心可被配置成响应于所述当前观察和/或历史观察而输出轨迹数据。所述轨迹数据包括所述想象力核心想象的所述环境的未来特征的序列。
基于想象力代理神经网络

[发明专利]一种基于时空特征加权卷积神经网络的脑电信号识别方法-CN201911024631.6在审
发明人：唐贤伦;李伟;刘庆;李星辰;马伟昌;钟冰;谢颖;李锐;邹密;蔡军 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：包括步骤：先使用离散小波变换对运动想象脑电信号进行去噪。接着设计了一种时空特征加权卷积神经网络对处理后的脑电信号进行特征提取。第一层的卷积操作在运动想象脑电信号的时间尺度上进行，第二层的卷积操作在通道尺度上进行，这样提取的特征包含了运动想象脑电信号的时空特性；由于提取到的每个特征的重要程度不一样，所以在网络中加入了特征加权的模块由该模型提取到的特征能够更加有效地反映各类运动想象脑电信号的特性，能够提高运动想象脑电信号的识别准确率。
一种基于时空特征加权卷积神经网络电信号识别方法

[发明专利]基于一维卷积核的运动想象脑电信号分类方法-CN202111485345.7在审
发明人：林强;马燕妮;阮杨涛;郑夫夫;孔令宸;胡正珲;李德钊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于一维卷积核的运动想象脑电信号分类方法。现有运动想象脑电信号分类数量不多或者分类准确度不高。本发明方法首先获取运动想象脑电数据，并进行标准化处理；小波包变换得到α和β频段的脑电信号；然后利用一维卷积核的卷积神经网络对构造的MI‑EEG数据进行分类，网络结构包括卷积层、全连接层；获取和训练卷积神经网络模型，在相应数据集上进行模型训练和验证，选取效果最优的模型作为最终运动想象脑电数据分类模型。本发明方法采用的卷积神经网络模型既保留了各自通道的特征信息，又保留了脑电数据的完整性，在运动想象多分类任务上易于实现。
基于卷积运动想象电信号分类方法

[发明专利]基于力量想象的物体控制方法、装置、设备及介质-CN202210763354.6在审
发明人：刘羽中;李华亮 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于力量想象的物体控制方法、装置、设备及介质，通过获取用户在想象控制物体时的多个连续的脑电信号，以针对用户通过想象方式的脑电信号进行分析；并针对每个所述脑电信号，对所述脑电信号的目标波段信号进行特征提取，得到所述脑电信号的差异性特征和相关性特征，以分析出脑电信号在空域差异性和功率相关性；以及利用预设分类器，根据所述差异性特征和所述相关性特征，对所述脑电信号进行识别，得到力量分类值，从而识别出用户所想象的力量类型；最后根据力量分类值确定每个所述脑电信号对应的力量值，以及基于多个所述力量值，对所述物体进行连续控制，从而实现对用户进行运动想象时不同力量的脑电信号进行连续模拟。
基于力量想象物体控制方法装置设备介质

[发明专利]一种运动想象脑电信号预测方法-CN202210143506.2在审
发明人：张智军;陈广强;任肖辉 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动想象脑电信号预测方法，包括如下步骤：对采集到用户运动想象脑电信号数据进行预处理；获取运动想象脑电信号数据的特征和标签，利用两类样本的间隔最大化准则建立一个二次规划问题；将二次规划问题通过拉格朗日乘子法和等价变换转换为分段线性投影方程；基于分段线性投影方程设计原对偶神经网络并求解问题；对偶神经网络的求解结果传递给运动想象脑电信号分类函数，从而得到脑电信号的预测结果。本发明用于运动想象脑电信号类别的预测问题，采用的支持向量神经网络方法是基于支持向量机模型发展而来的神经网络求解器，其预测准确率高、不涉及复杂的矩阵运算、收敛速度快，同时还具有实时性强、易于实现的优点。
一种运动想象电信号预测方法

[发明专利]一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法-CN202310719853.X在审
发明人：张锐;陈亚迪;张利朋;胡玉霞 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-06-17 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法，依次包括以下步骤：A：构建单侧肢体运动想象数据集并进行预处理，得到运动想象脑电信号；B：对运动想象脑电信号利用深度神经网络模型进行特征提取及分类，得到脑电信号的概率分布矩阵；C：对运动想象脑电信号利用CSP方法处理得到时频图数据集，再利用深度神经网络模型对时频图数据集进行特征提取及分类，得到时频图信号的概率分布矩阵；D：计算平均聚类系数对并对两个概率分布矩阵进行优化；再基于
一种肢体运动想象任务分类方法

[发明专利]基于虚拟现实视觉反馈的运动想象训练方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310859360.6在审
发明人：徐建光;华续赟;郑谋雄;吴佳佳;马洁;邢相欣;张俊鹏;倪华良 -专利权人：上海傲意信息科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于虚拟现实视觉反馈的运动想象训练方法、系统、电子设备及存储介质，所述运动想象训练方法包括：向个体提供不同的运动想象视频，供个人完成运动想象，在此过程中获取个人的脑电信号并记录，提取与SMA‑M1连接相关的特征；对个体所有动作的脑电信号特征进行分类，将每类动作与SMA‑M1连接相关的脑电特征和相应动作一一对应，并构建VR环境下第一视角的不同动作视频；在个体进行不同动作的运动想象时，同步获取并记录个体脑电信号
基于虚拟现实视觉反馈运动想象训练方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于自主动作、想象动作下脑肌电信号联合分析方法-CN201110410414.8有效
发明人：明东;袁丁;徐瑞;任玥;王悟夷;綦宏志;万柏坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-12-09 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种基于自主动作、想象动作下脑肌电信号联合分析方法：进行系统设置，使用LabVIEW8.6产生方波脉冲信号；分别进行脑电信号采集和肌电信号采集，包括：自主动作模态下的脑电信号和肌电信号，想象动作模态下的脑电信号和肌电信号；对采集的原始数据进行去噪预处理；对去噪预处理后的自主动作模态下和想象动作模态下的脑肌电信号时域图进行自主动作模态下和想象动作模态下的脑肌电时域信号分析；对去噪预处理后的自主动作、想象动作模态下的脑肌电信号的进行时频信号分析
基于自主动作想象下脑肌电信号联合分析方法

[发明专利]基于运动想象-脑机接口和虚拟现实的康复训练系统及方法-CN202110814382.1有效
发明人：谢平;王子豪;蔚建;王颖;侯培国;宋子健;张艺滢;陈晓玲 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于运动想象‑脑机接口和虚拟现实的康复训练系统及方法，利用脑电信号采集设备实时采集受试者康复过程中的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；对经过预处理的脑电信号进行特征提取，基于提取的特征建立运动想象意图识别模型；开发以第一人称视角和第三人称视角的训练运动场景，经VR头盔渲染训练运动场景；受试者在VR环境下选择两种不同的视角进行训练，受试者根据提示进行运动想象，当识别到受试者想象时，场景中对应的肢体完成相应的动作；通过对受试者的脑电信号进行脑网络分析得到的受试者运动想象有关脑区激活程度的量化指标，对康复训练进行评分，并生成康复报表。
基于运动想象接口虚拟现实康复训练系统方法