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公开(公告)号：CN118573201A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410530279.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种心电图信号的无损压缩方法及装置、解压缩方法及装置，包括：通过形态学滤波器实时检测ECG中是否包含QRS复合波片段；在检测到目标ECG片段中包含QRS复合波片段的情况下，向用户终端发送QRS复合波片段的检测时间戳序列，并基于历史时刻的QRS复合波片段确定目标心电图信号片段对应的预测QRS复合波；或，在检测到目标ECG片段不包含QRS复合波片段的情况下，将目标ECG片段对应的预测QRS复合波置为0；基于目标ECG片段和目标ECG片段对应的预测QRS复合波的差值，确定并向用户终端发送目标ECG片段中的非QRS复合波的预测结果。保证具有较高的硬件利用效率的同时，保持卓越的压缩比。
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公开(公告)号：CN117176152A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311000075.5
申请日：2023-08-09
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本申请涉及电路领域，公开了一种基于压控振荡器的模数转换器，包括：振荡器模块和数字量化器；振荡器模块根据差分电流产生两组相位；数字量化器包括两个相位译码单元、两个周期计数单元和一个数字译码单元，其中，一个相位译码单元与一个周期计数单元相连接，数字译码单元与每个周期计数单元以及每个相位译码单元相连接；每个相位译码单元，均用于根据当前接收到相位，确定振荡器周期的小数；每个周期计数单元，均用于根据小数和接收到的多个预设相位，确定振荡器周期数；数字译码单元，用于根据多个小数和多个振荡器周期数，确定数字输出。本申请在能够减少数字采样器数量以及简化仲裁器的同时，避免量化误差，不影响模数转换器的性能。
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公开(公告)号：CN117081597A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310855835.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种比较器电路及集成电路和电子设备，所述比较器电路包括：三阶放大电路，其中，一阶放大电路通过两侧的二阶放大电路与三阶放大电路相连接。本公开还能够提供一种集成电路，包含有上述的比较器电路。本公开提供了一种高精度比较器在上述二阶比较器的基础上，增加了第二级放大，并调整了第一级放大的输入管结构，在提升增益的基础上有效降低了反踢导致的性能恶化。本公开的比较器相对现有技术的比较器设计主要具有以下两点技术创新和优势：1.在原有的二级比较器基础上增加了中间级放大，提升了比较器的放大增益。2.将第一级放大结构改为cascode结构输入，缓解了后级反踢对比较器输入的影响。
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公开(公告)号：CN115034353A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210289492.5
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种端到端CNN加速器及剪枝模型压缩方法，基于EEG评估持续注意力水平，方法包括：对CNN模型依次进行组卷积、全局平均池、近零剪枝、偏差驱动剪枝、权重聚类和量化步骤，得到压缩后的CNN模型；其中，所述CNN模型由四个卷积块、一个全局平均池化层和一个线性层组成，每个卷积块包括一维卷积层、一维批量归一化层和校正线性单元层。所述加速器由FPGA实现，具体包括：两两互相连接的控制器、片上块随机存取存储器、处理引擎阵列。本发明达到183.11倍的模型压缩比，在二元注意水平分类任务上达到了84.2％的独立于被试的准确率。本发明在FPGA上达到了0.11W的设计功耗和8.19GOps/W的能效。
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公开(公告)号：CN111147056B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010005461.3
申请日：2020-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种动态比较器、模数转换器和控制方法，包括：依次连接的预放大器、锁存器和控制电路；预放大器用于对外部输入的两路差分输入信号的差进行放大处理，得到放大后的差的两端电压，输出至锁存器；锁存器的输出端与控制电路的输入端相连，用于根据两端电压的电压高低，输出对应的电平信号至外部电路和所述控制电路；控制电路的输出端与所述预放大器的尾电流管的栅极连接，用于在电平信号符合预设条件时控制电源断开，停止为预放大器供电。通过比较两端电压的电压高低，输出对应的电平信号至控制电路，控制电路在电平信号符合预设条件时控制电源断开以停止为预放大器供电，从而控制预放大器关闭，降低动态比较器的功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114201310A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111216154.0
申请日：2021-10-19
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本申请涉及信号收发及转换技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于软件定义的信号收发系统、方法及存储介质。所述系统包括：控制器、数字基带处理器和软件定义收发器，数字基带处理器和控制器电连接，数字基带处理器和软件定义收发器通信连接，数字基带处理器包括寄存器表，数字基带处理器用于通过控制器对寄存器表中对应的配置信息进行修改。软件定义收发器包括射频板、可编程逻辑模块和PC机；射频板接收射频模块发出的信号，可编程逻辑模块与PC机之间通过高层协议通信。本申请所述系统实现了灵活处理信号，系统性能功耗和数据速率之间达到了平衡，扩展了应用场景。
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公开(公告)号：CN112149541A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010963626.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于睡眠分期的模型训练方法，方法包括：构建用于睡眠分期的单通道输入竞争学生模型和多通道输入教师模型；将多通道信号输入教师模型，并根据教师模型的输出获得教师模型损失，将单通道信号输入所述竞争学生模型，并根据竞争学生模型的输出获得竞争学生模型损失；根据教师模型中隐含层的输出和竞争学生模型中隐含层的输出确定知识迁移损失；根据竞争学生模型损失、教师模型损失和知识迁移损失对教师模型和竞争学生模型进行优化，直至满足停止条件；根据已训练教师模型和已训练竞争学生模型构建用于睡眠分期的单通道输入合作学生模型，并基于知识蒸馏技术对合作学生模型进行训练，最终得到精度得到改善的教师模型和合作学生模型。
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公开(公告)号：CN110384502A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201810361275.6
申请日：2018-04-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种生物体运动姿态及神经信号监测分析系统。该系统包括：运动姿态采集装置，采集被试生物体的运动姿态数据，并将运动姿态数据通过无线通信方式发送至分析控制装置；神经信号采集装置，获取被试生物体的运动神经回路的多个电信号数据，并将多个电信号数据通过无线通信方式发送至分析控制装置；分析控制装置，用于根据接收到运动姿态数据和多个电信号数据，确定被试生物体的第一运动信息和运动神经回路信息。其中，运动姿态采集装置和神经信号采集装置安装在被试生物体的身上。该系统适用范围广，使被试生物体的运动不再受限，扩大了被试生物体的运动范围，提高了第一运动信息和运动神经回路信息的准确性。
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公开(公告)号：CN119541030A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411462125.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
IPC: G06V40/18 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种眼睛状态检测方法、装置、显示界面、设备及介质，所述方法包括：获取多帧目标眼部图像；将每一帧所述目标眼部图像输入训练好的预设分类网络，得到所述目标眼部图像对应的眼睛状态的概率；基于所述眼睛状态的概率识别眨眼事件；其中，所述预设分类网络是轻量级卷积神经网络，所述轻量级卷积神经网络包括特征提取模块，所述特征提取模块包括3个卷积层、2个最大池化层。本申请根据眼睛状态概率与预设阈值的比较，实现了对眨眼状态的准确判定，增强了检测方法的灵敏度与准确率，通过精细的逻辑计算，区分正常状态和眨眼信号，有效了减少误判。
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公开(公告)号：CN119537286A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411453236.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
IPC: G06F13/42
Abstract: 本公开提出一种用于神经信号接收的接口电路及系统，用于神经信号接收的接口电路包括第一时钟域、第二时钟域以及存储器。其中第一时钟域用于接收多通道采集到的神经信号，第一时钟域采用较低的采样频率采集对应的神经信号，较低的采用频率降低了接口电路的功耗，进而避免了接口电路在采集信号时温度升高导致采集到的神经信号不准确；进一步地，第二时钟域用于对第一时钟域的信号进行整合，以得到高速传输的神经信号，因此由第一时钟域和第二时钟域结合，实现了对神经信号的低功耗高速率采样，提高了神经信号的准确性。
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