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]基于多重分形消除趋势波动分析的CNV电测谎方法-CN201810128802.9有效
  • 艾玲梅;陈慧君 - 陕西师范大学
  • 2018-02-08 - 2021-10-29 - A61B5/16
  • 本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分形分析的CNV电测谎方法,该方法包括电信号采集、电信号预处理、电信号特征提取和电信号显示四部分。本发明利用多重分形消除趋势波动分形分析法对CNV脑电波进行特征提取,弥补了现有测谎技术对电信号局部自相似和非平稳分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者电信号,将采集的电信号存储在预先设定的存储单元中,然后对同一受试者在不同状态下的电数据进行预处理和特征提取,对其预处理及特征进行分析和对比,从而给出合理的测谎结果
  • 基于多重消除趋势波动分析cnv脑电测谎方法
  • [发明专利]一种面向听觉诱发的端到端电信号解码方法-CN202110900607.5有效
  • 郭一娜;晋朝;张晓飞;赵珍 - 太原科技大学
  • 2021-08-06 - 2022-04-12 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种面向听觉诱发的端到端电信号解码方法,包括以下步骤:S1、获取待测人员的电数据以及解码后的语音数据;S2、对所述电数据和语音数据进行预处理;S3、对预处理后的数据进行分类识别,获得电数据集、电/语音数据集和语音数据集;S4、构建双DualGAN网络模型,基于所述电数据集、所述电/语音数据集和所述语音数据集对所述双DualGAN网络模型进行训练,获得训练好的所述双DualGAN网络模型,对所述待测人员的电数据进行解码,获得语音信号。本发明基于双DualGAN的模型算法在人机交互方面具有一定的可行和有效,该方法为机接口的研究扩展提供新的思路。
  • 一种面向听觉诱发端到端脑电信号解码方法
  • [实用新型]一种无创成人一次电传感器-CN202123280419.1有效
  • 陈放;余勇 - 苏州迈迪诺生命科技有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-09-02 - A61B5/369
  • 本实用新型公开了一种无创成人一次电传感器,涉及电传感用辅助装置技术领域,为解决现有的无创成人一次电传感器在使用时常常由于防护不够好而导致设备使用寿命降低的问题。所述电传感器主体的下方设置有下固定块,且下固定块与电传感器主体粘贴连接,所述电传感器主体下方的两侧均设置有防滑软胶条,且防滑软胶条与电传感器主体粘贴连接,所述防滑软胶条设置有两个以上,所述电传感器主体上方的两侧均设置有防护方软块,且防护方软块与电传感器主体粘贴连接,所述下固定块的下端设置有下插接块体。
  • 一种成人一次性传感器
  • [发明专利]用于机接口的基于强化学习的自适应状态观测-CN202210757783.2在审
  • 张祥;宋志伟;王怡雯 - 香港科技大学
  • 2022-06-29 - 2023-01-17 - G06F3/01
  • 本申请提出了一种可用于实施机接口(BMI)的基于强化学习(RL)的自适应状态观测模型,用于解码信号以确定运动动作并控制机器以执行运动动作。在该模型中,信号由神经网络(NN)处理,用于将由NN权重限定的非线性映射应用于信号,以由此产生变换后的信号。NN通过RL学习非线性映射,以允许自适应地且连续地更新所述权重,以跟随信号的非线性和非平稳。变换后的信号通过卡尔曼滤波器(KF)处理,以产生用于控制机器以执行运动动作的控制信号,由此利用KF以提供控制信号的平滑生成,同时减少信号的非线性和非平稳对KF的不利影响。
  • 用于接口基于强化学习自适应状态观测
  • [发明专利]一种用于全层CT图像的图像处理方法及系统-CN202010797841.5在审
  • 李建强;宋长伟;付光晖 - 北京工业大学
  • 2020-08-10 - 2020-12-18 - G06T7/00
  • 本发明实施例提供一种用于全层CT图像的图像处理方法及系统,包括:将目标CT图像组输入到训练好的卷积神经网络中进行特征提取处理,得到所述目标CT图像组中每一张图像的特征图,并根据所述特征图构建所述目标CT图像组对应的特征向量矩阵;所述训练好的卷积神经网络是由标记有脑部CT图像分类标签和扫描干扰标签的样本CT图像训练得到的;对所述特征向量矩阵中的特征图进行多特征融合处理,得到所述目标CT图像组的图像处理结果本发明实施例通过对连续的CT图像进行特征提取和融合处理,将一组CT图像之间的相关关联起来,得到关联更强的CT图像,并将干扰去除,提供效果更好的CT图像。
  • 一种用于全层脑ct图像处理方法系统
  • [发明专利]一种基于生成对抗网络数据增强的电情感识别方法-CN202111338753.X在审
  • 郑威;潘博 - 江苏科技大学
  • 2021-11-12 - 2022-02-25 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络数据增强的电情感识别方法,首先确定电样本长度、样本内切片长度和切片窗移,对电样本进行切片,并进行分解到四个不同频段;接下来计算各个通道频段上的电信号特征,将计算的所有特征进行拼接为一维特征向量输入到生成对抗网络中进行训练,训练完成后该网络生成大量高质量的电样本,再将生成的电特征向量和原始电特征向量按照电信号采集时电极放置的位置信息进行重新排列,并按照频带进行拼接,构建出一个三维电特征图,再送入连续卷积神经网络中进行训练本发明能够在电情感识别少样本的情景下,能够保持较好的高效和鲁棒
  • 一种基于生成对抗网络数据增强情感识别方法
  • [发明专利]基于时空变换器的癫痫电信号监测系统及方法-CN202310017610.1在审
  • 朱凤琳;成洁;尹义豪;李筱然 - 山东师范大学
  • 2023-01-06 - 2023-04-11 - A61B5/369
  • 本发明提出了基于时空变换器的癫痫电信号监测系统及方法,涉及癫痫电信号处理领域。包括:信号获取和预处理模块,其用于获取原始多通道电信号,对原始多通道电信号进行预处理,获得预处理后的多通道电信号;空间变换模块,其用于利用特征通道注意力感知预处理后多通道电信号的空间相关,并提取空间特征,得到空间变换后聚合了空间特征的电信号;时间变换模块,其用于利用时间注意力机制感知聚合了空间特征的电信号的时间相关,并提取时间特征,得到时间变换后的电信号;分类结果获取模块,其用于将时间变换后的电信号进行分类
  • 基于时空变换器癫痫电信号监测系统方法
  • [发明专利]基于门控循环单元网络的电信号分类方法-CN202111344624.1在审
  • 吴振东;张毅;王立成 - 中芯未来(北京)科技有限公司
  • 2021-11-15 - 2023-05-23 - G06F18/24
  • 本发明针对电信号分类准确率不高而影响‑机接口系统实用的问题,提出基于门控循环单元网络(GRU)的电信号分类方法,将电信号的分类过程分成数据准备、数据预处理、模型训练设置、模型训练四个步骤,数据准备步骤将采集到的电信号整理成[N,y]的矩阵数据格式,数据预处理步骤将准备的电数据分割成训练集和测试集,并进行正态归一化,模型训练设置步骤主要设置GRU模型的学习速率、训练迭代次数、隐藏层神经元数量等,模型训练步骤则通过迭代计算得到最佳分类精度的本发明在已经采集的电信号基础上通过四个步骤得到一个高准确率的电信号分类模型,能够用于对电信号进行分类,提升‑机接口系统的实用
  • 基于门控循环单元网络电信号分类方法
  • [实用新型]一种动物组织取材装置-CN202021010139.1有效
  • 李响;杜静怡;陈潮金;郭越 - 中山大学附属第三医院
  • 2020-06-04 - 2021-02-19 - G01N1/28
  • 本实用新型公开了一种动物组织取材装置,包括取材盒,取材盒具有空腔,空腔中设有冷却液体,取材盒上设有与空腔导通的开口,取材盒的顶部形成操作平台,操作平台上设有动物四肢固定架、清洗槽、标本取材结构和标本放置槽,标本取材结构具有组织盛放面,标本取材结构于组织盛放面的上方设有放大镜。动物组织取材装置集动物固定、动物组织清洗、标本取材和标本收集为一体,能够在低温状态下对动物组织进行放大取材,提高了取材的准确和效率,保证动物组织各组分的完整
  • 一种动物组织取材装置

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