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公开(公告)号：CN104536572A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410840127.4
申请日：2014-12-30
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于事件相关电位的跨个体通用型脑机接口方法，所述方法包括以下步骤：采用Farwell实验范式视觉诱发事件相关电位信号，并采集事件相关电位信号；对事件相关电位信号进行预处理，提取P300信号；利用集成的线性分类器组对跨个体字符识别率进行预测，并分析其识别效果。该集成分类器具有较好的跨个体识别效果，可以对未经训练的被试数据得到较为理想的预测效果，并在55名被试的大量样本中得到了证实。最佳实施方案拟采用专利转让、技术合作或产品开发。该项发明可以用于控制外部设备、电子娱乐等领域，具有重要的研究意义与商业价值。
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公开(公告)号：CN103729626A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310756420.8
申请日：2013-12-31
申请人： 天津大学
摘要： 本发明属于人体判别技术领域，为现360度大范围，较远的探测距离，并对静止红外热源也进行检测，有效的解决智能空调中舒适性与节能的冲突和安监系统中高误报率的问题，为此，本发明采用的技术方案是，基于红外热释电信息的人体热源特征提取与判别方法，包括如下步骤：采用步进电机带动单个热释电红外探测器匀速转动，实现远距离、360度大范围、静止物体的检测；探测范围为圆盘，对采集到的人体与非人体热源的样本进行小波包分析，将信号小波包熵作为信号的特征，利用BP神经网络进行5折交叉验证，从而完成人体与非人体热源的区分。本发明主要应用于人体判别场合。
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公开(公告)号：CN102715889B
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201210192416.9
申请日：2012-06-11
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/1455
摘要： 本发明公开了一种脑力负荷检测方法，提取脑电信号的线性特征参数和非线性特征参数；提取大脑近红外光谱信号中的血氧饱和度指数，并将血氧饱和度指数作为血氧饱和度特征参数；对每段辅助任务的绩效指数取平均获取平均辅助任务绩效指数，从线性特征参数、非线性特征参数和血氧饱和度特征参数中查找对平均辅助任务绩效指数敏感的特征，获取敏感特征；根据敏感特征和平均辅助任务绩效指数，采用支持向量机回归或人工神经网络建立脑力负荷检测模型；通过脑力负荷检测模型输出脑力负荷指数，当脑力负荷指数不在预设范围内，对操作者的任务进行调整，使得脑力负荷指数在所述预设范围内，流程结束。本方法实现了对脑力负荷的在线检测，扩大了应用范围。
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公开(公告)号：CN103399627A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201210543210.6
申请日：2012-12-14
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明涉及脑-机接口。为提出一种新的BCI视觉刺激范式，能够增加BCI系统的控制待选项数目；本发明采取的技术方案是，基于变频闪烁刺激的脑-机接口范式，包括如下步骤：采用变频信号进行视觉刺激诱发产生脑电信号，采集脑电信号数据，将其存储后再进行一定的预处理、特征提取，最后使用支持向量机进行分类计算其判断正确率和信息传输率；变频信号表达式为：其中：a为频率变化的速率，为恒定值，f0表示信号的起始频率，表示信号的初相位，t表示时间，变频信号的最小频率大于6Hz。本发明主要应用于脑-机接口设计。
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公开(公告)号：CN102715911A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210199052.7
申请日：2012-06-15
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/16 , A61B5/0476
摘要： 一种基于脑电特征的情绪状态识别方法，有：数据采集阶段，是在国际情绪图片诱发条件下，提取被试在不同愉悦度等级图片诱发下的64导脑电数据；数据预处理阶段，对采集到的64导脑电数据进行改变参考电位、降采样、带通滤波、去除眼电四个步骤的处理；特征提取阶段，是将预处理后的信号用共空间模式算法进行滤波后提取时域特征；特征识别，使用支持向量机分类器对特征进行识别，将不同情绪状态区分开。本发明尝试的OVR共空间模式算法，可去除背景信号的干扰，用于多类情绪诱发脑电的信号增强。去除背景信号干扰后，不同类别的情绪脑电间差异增大，用时域方差特征进行识别，被试者的识别正确率较为理想，可以准确地区分开不同愉悦度的情绪。
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公开(公告)号：CN102697496A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210187151.3
申请日：2012-06-07
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0488
摘要： 本发明公开了一种功能性电刺激表面肌电信号的滤波方法，属于利用电脉冲刺激帮助残疾人康复的器械技术领域，本发明构造滤波器的FES模板信号r(n)，通过遗传算法优化自适应匹配滤波的系数，最终输出滤波器关键参数，继而实现自适应滤波的同时，能够智能优化参数，使用整定后的滤波器，进行肌电滤噪处理，得到了比较纯净的肌电信息，从而为截瘫等瘫痪患者的功能性电刺激下肌肉的状态研究提供一定的指导和控制；该项发明可有效地提高FES下肌电滤噪效果，可为截瘫等瘫痪患者的功能性电刺激下肌肉的状态研究提供一定的指导和控制，并获得可观的社会效益和经济效益。
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公开(公告)号：CN102521206A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110424411.X
申请日：2011-12-16
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F15/18
摘要： 一种基于集成学习思想的SVM-RFE的P300脑-机接口导联优化方法：通过视觉P300-Speller BCI系统进行数据采集，对采集后的数据进行预处理；确定集成学习中基学习器的样本数；基于集成学习思想的支持向量机递归特征筛选。本发明将集成学习的思想融于SVM-RFE中，能够有效的完成导联优选，并且在保证优化质量的同时极大的降低了导联优化过程的计算量，对提高BCI系统的在线程度和促进其商品化提供帮助，在人机交互领域可获得可观的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN102488514A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110410411.4
申请日：2011-12-09
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/0488
摘要： 一种基于自主、刺激动作模态下的脑肌电相关性的分析方法：进行系统设置，使用LabVIEW8.6产生同步脉冲信号；分别进行脑电信号采集和肌电信号采集，有自主动作模态下的脑电信号和肌电信号，刺激动作模态下的脑电信号和肌电信号；根据受试者在自主动作、刺激动作模态下的脑肌电信号时域图进行自主动作和刺激动作模态下的脑肌电时域信号分析；对刺激模态下的肌电信号进行去噪处理；进行基于小波变换的脑电信号的时频分析，时频分析是采用基于Morlet的小波变换；进行相干性分析。本发明得到在主动以及被动下脑电不同频段的激活或者抑制信息，用来指导和反馈中风等肢体残疾病人的康复指标，使得康复不再是一个定性的概念，更走向了一个定量的过程。
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公开(公告)号：CN102488510A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110409319.6
申请日：2011-12-11
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/04
摘要： 本发明属于体表生物电采集领域。为提供一种体表生物电无线采集装置，解决生物电有线的采集方式束缚被试活动范围的问题。为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，体表生物电无线采集装置，结构为：体表生物电电极采集的信号经过第一级前置放大高通滤波、第二级低通滤波放大输出到单刀双掷开关，单刀双掷开关选择经过第三级低通滤波放大或直接输出到电压抬升电路然后送入自带AD转换的单片机中进行模数转换，单片机将转换后的信号用无线收发模块无线传输到计算机中，用LabVIEW软件实现体表生物电信号的显示和存储。本发明主要应用于体表生物电采集场合。
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公开(公告)号：CN102274581A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110131379.6
申请日：2011-05-18
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61N1/36
摘要： 本发明公开了一种功能性电刺激的精密控制方法，属于利用电脉冲刺激帮助残疾人康复的器械技术领域，所述方法包括以下步骤：通过助行过程的柄反作用矢量HRV预测膝关节角度；利用遗传蚁群算法整定PID参数，获取整定后的PID参数；将所述整定后的PID参数输入到PID控制器中，对所述PID控制器进行整定，利用整定好的PID控制器实时调控FES电流水平强度，获取和预测膝关节角度误差最小的实际膝关节角度。本发明提供了一种全新的功能电刺激精密控制技术，该项发明可有效地提高FES系统准确性和稳定性，并获得可观的社会效益和经济效益。
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