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]一种基于运动感觉的运动训练系统-CN202211559684.X在审
  • 魏鹏绪;杨荣;刘云鹤;王宁 - 国家康复辅具研究中心
  • 2022-12-06 - 2023-04-18 - A61B5/397
  • 本发明公开了一种基于运动感觉的运动训练系统,包括存储单元、电信采集单元、数据分析单元和显示单元,其中:存储单元内置预设的多种肢体运动方案,这些方案可由显示单元进行演示;电信采集单元用于采集训练者按照演示动作完成运动时的电信,并发送给数据分析单元;数据分析单元用于接收电信并进行分析;存储单元还可用于存储电信及其分析结果;数据分析单元能够根据训练者的电信生成虚拟的肢体运动轨迹、并通过显示单元进行显示,并通过对比预设运动方案和电信所生成的虚拟肢体运动轨迹来判断训练质量
  • 一种基于运动感觉训练系统
  • [实用新型]一种用于电信采集的电路结构-CN202221616411.X有效
  • 王开亮;陈彪;冯军;胡威;刘峰 - 北京戴来科技有限公司
  • 2022-06-27 - 2022-10-14 - G06F3/05
  • 本实用新型公开了一种用于电信采集的电路结构,包括微控制器、运动姿态检测电路、电信采集电路和电源电路,运动姿态检测电路和电信采集电路分别与微控制器连接,电源电路为微控制器、运动姿态检测电路和电信采集电路供电,运动姿态检测电路用于检测人体运动姿态数据,电信采集电路与采集板连接用于采集人体肢体的电信。本实用新型能够同时对人体运动姿态数据和肢体的电信采集,也可将获取的数据传输给其他设备,本实用新型具有结构简单、功耗低的优点,因此,本实用新型具有广泛的使用价值,适于推广使用。
  • 一种用于电信号采集电路结构
  • [发明专利]一种基于电信的肘关节康复装置及训练系统-CN202210555550.4在审
  • 张月;俞广杰;阴翔宇 - 福州大学
  • 2022-05-20 - 2022-08-30 - A61B5/389
  • 本发明提出一种基于电信的肘关节康复装置及训练系统,包括电信传感器、驱动电机、肘关节屈伸机构、小臂旋转机构、外骨骼支架及上位机;肘关节屈伸机构、小臂旋转机构均设有与上位机连接的驱动电机;其中,电信传感器用以检测人体上臂的电信,其提取到的电信经过预处理、特征提取后导入上位机,以基于BP算法构建的神经网络模型进行模式分类;根据分类结果控制肘关节屈伸机构或小臂旋转机构的驱动电机,使康复装置驱动肘关节屈伸或小臂旋转,进行主动康复训练;本发明采用电信控制外骨骼装置,识别人类的运动意图,并将其转换为命令;患者可以使用表面电信来控制康复装置,经表面电信直接反映人体的运动意图。
  • 一种基于电信号肘关节康复装置训练系统
  • [发明专利]一种残疾人使用的电筷子-CN201910536637.5有效
  • 廖小飞;吴得全;王洋 - 东华大学
  • 2019-06-20 - 2021-02-05 - A47G21/10
  • 本发明公开了一种残疾人使用的电筷子,其特征在于,包括中部活动连接、下部通过弹簧固定连接的筷子;用于与残疾人手部连接的硅胶假手套;一对电电极,其分别与两个电信采集模块连接;两个电信采集模块,其分别通过一个蓝牙模块与硅胶假手套连接,蓝牙模块用于将电信采集模块采集的电信传输至控制系统;控制系统,用于处理电信电电极贴附在残缺者的臂膀上来采集电信。本发明通过电电极采集使用者的电信,使用者只需要按照习惯意识做出肌肉动作即可。本发明具有使用简单、实用性较高等优点,可进行大规模的商业推广。
  • 一种残疾人使用筷子
  • [发明专利]一种多模态脑机接口的半监督训练方法-CN202210959534.1在审
  • 李洁;季洪飞;魏宇轩 - 同济大学
  • 2022-08-11 - 2022-12-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种多模态脑机接口的半监督训练方法,步骤:脑电信处理模型和电信处理模型的预训练;多模态信号处理模型的训练:多模态信号处理模型包括脑电信处理模型和电信处理模型,多模态信号处理模型的输入为多模态信号数据组,多模态信号处理模型的输出为多模态信号数据组对应的标签信息,多模态信号数据组包括同一时刻的电信数据和脑电信数据,同一时刻的电信数据和脑电信数据分别输入电信处理模型和脑电信处理模型所得的输出相同本发明应用半监督学习方法并构建生理信号与脑电信的深层次协同互补关系,大幅度降低所需的计算校准时间和准确标签量,应用前景好。
  • 一种多模态脑机接口监督训练方法
  • [发明专利]基于疲劳分析的力估计方法-CN202210485153.4有效
  • 夏侯士戟;罗茜;马敏 - 电子科技大学
  • 2022-05-06 - 2023-06-13 - A61B5/389
  • 本发明公开了一种基于疲劳分析的力估计方法,采集得到每个样本对象在预定动作下的表面电信信号并进行预处理,对表面电信进行活动段划分后提取每个活动段中疲劳相关特征,构建疲劳特征信号;构建多输入LVN网络,输入分别是表面电信和M个疲劳特征信号,输出为信号;然后将各个样本对象的表面电信和对应的疲劳特征信号作为输入,对应的电信作为期望输出,对多输入LVN网络进行训练;当需要进行相同动作的力估计时,采用与样本对象相同的方法采集并预处理后得到表面电信,然后构建得到疲劳特征信号,输入训练好的多输入LVN网络中,得到力估计结果。本发明结合疲劳特征和LVN网络,提高力估计的准确性和鲁棒性。
  • 基于疲劳分析估计方法
  • [发明专利]基于激光投影的电实时操作装置-CN201710549624.2有效
  • 杨大鹏;杨威;姜力;赵京东;刘宇;刘宏 - 哈尔滨工业大学
  • 2017-07-06 - 2020-04-24 - G06F3/01
  • 基于激光投影的电实时操作装置,属于电人机交互领域,解决了现有电实时操作设备不具备建立人体电信与关节姿态信息之间的匹配关系的功能的问题。关节姿态分析子单元根据图像采集子单元发来的屏幕图像,得到该图像中的激光光标对应的关节姿态信息,当该信息正确时,将其发送至电信与关节姿态匹配子单元。电信采集单元在操作者腕关节的活动过程中,采集其前臂的表面电信,在对该信号进行模数转换后,将其发送至电信与关节姿态匹配子单元。电信与关节姿态匹配子单元保存其接收到电信与关节姿态信息的匹配关系。
  • 基于激光投影实时操作装置

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