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公开(公告)号：CN102222217A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110149546.X
申请日：2011-06-03
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 一种人体动作热释电装置及其识别方法，装置有通过菲涅尔透镜接收应受试者行走图像的传感器，传感器的信号输出依次经放大滤波电路和数据采集卡进入计算机。识别方法是，热释电红外数据采集；信号预处理，有离散小波变换和小波变换降噪；特征提取，有相似性参数提取；规则性评价参数提取。本发明采用带有菲涅尔透镜的红外热释电传感设备采集人体运动时的动作信息，通过信号的预处理、特征提取，能够很好地实现三种动作模式的区分。由于红外热释电传感器体积小，廉价，和传统的视频图像分析相比，具有显著的优势。该基于红外热释电的动作识别方法可以应用到需要注意安全性的场所中，比如监狱周界、银行等，能够带来一定的社会效益和经济效益。
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公开(公告)号：CN102184019A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110126472.8
申请日：2011-05-16
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明属于人机交互技术领域。为得到更高的准确率和信息传输速率和方便操作，为达上述目的，本发明采取的技术方案是，基于隐性注意的视听联合刺激脑-机接口方法：(1)系统初始化：使用者通过头皮处的电极与计算机脑-机接口设备相连；(2)脑电特征信号的产生；(3)脑电信号的采集；(4)脑电信号处理；(5)Fisher可分性分析；(6)支持向量机进行模式识别。本发明主要应用于帮助残障人士操作计算机等外部设备。
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公开(公告)号：CN101810479B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910244819.1
申请日：2009-12-16
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0476 , G06K9/62
摘要： 本发明属于生物医学工程及计算机领域，涉及一种复合下肢想象动作脑电的相位特征提取方法，包括①复合下肢想象动作脑电的信号采集和预处理；②复合下肢想象动作脑电的振荡模式分解；③特征振荡模式识别；④功能区协作特征提取识别；⑤模式识别。本发明充分考虑到脑电信号的非平稳性，最高识别率为87.8％，相对于传统方法的82.3％有显著提高。
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公开(公告)号：CN101862189A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010200508.8
申请日：2010-06-13
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0488
摘要： 本发明公开了一种肌电功能性电刺激干扰滤除方法，基于根据数据绝对值设定初始高电平和初始低电两点波峰阈值，从而检测出混有FES刺激干扰的原始信号中正的和负的刺激波峰，将相应的序列置零达到干扰滤除。与现有技术相比，本发明与现有技术相比，本发明可有效地滤除FES干扰获得纯净肌电信号，并获得可观的社会效益和经济效益，所提供的批量数据文件处理大幅度提高了工作效率，在保证信号质量的同时，具有很大的实用性和应用推广性。
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公开(公告)号：CN101551903A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910068792.5
申请日：2009-05-11
申请人： 天津大学
摘要： 本发明涉及图像融合、人体步态识别，尤其涉及步态识别中的超分辨率图像恢复方法。为提供一种步态识别中的超分辨率图像恢复方法，通过超分辨率图像恢复来提高视频序列图像品质，大大减少背景图像的变化干扰，从而降低运动人体检测过程的计算工作量。本发明采用的技术方案是：每次迭代时将当前步态图像退化成低分辨率步态图像，用退化的步态图像与实测低分辨率步态图像的误差和模糊矩阵构成反向投影算子来估计下次的高分辨率步态图像。即高质图像(HR图像)由模拟低质图像(LR图像)与观测低质图像(LR图像)的误差进行反向投影得到，这一过程不断迭代，直到误差量达到最小。本发明主要用于通过人体步态进行身份识别。
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公开(公告)号：CN113807402A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110966440.2
申请日：2021-08-23
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种抑制MI‑BCI系统误触发的系统，包括MI‑BCI系统，用于对肢体进行电刺激来产生体感诱发电位的电刺激单元，用于采集脑电信号的信号采集单元，用于提取脑电信号特征的特征提取单元，用于对脑电信号特征进行分类的特征分类单元；特征提取单元输入脑电信号，用共空间模式算法提取脑电信号特征；特征分类单元，输入脑电信号特征，用支持向量机对提取的脑电信号特征进行模式识别分类，将脑电信号特征分类为靶/非靶任务,并将分类结果反馈至MI‑BCI系统；当脑电信号分类为靶任务，MI‑BCI系统驱动执行器带动患肢作相应动作，否则不动作。本发明还公开了上述系统的训练和测试方法。本发明有效抑制MI‑BCI中的误触发问题。
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公开(公告)号：CN107219483B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710268833.X
申请日：2017-04-22
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R33/563
摘要： 一种基于扩散峰度成像的径向峰度各项异性定量方法，包括：根据原始数据通过扩散峰度成像模型估计张量；根据扩散张量矩阵D定义径向平面；获取径向面内的扩散系数和峰度系数的分布；计算径向峰度Kp的各向异性。本发明将采集MRI信号并经过预处理之后，采用本发明所述的方法进行计算，可以得出基于扩散张量和峰度张量的径向面内峰度分布各向异性指标。该指标能反映对象在横截面内的结构几何特征，能反映比扩散信息更丰富精确的结构特征。利用该指标，通过统计分析、分类算法等多种分析可以精确反映神经白质微结构异常、各项异性弹性在横截面的不均特性、对组织的发育以及病理结构改变等等。
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公开(公告)号：CN106236117B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610841294.X
申请日：2016-09-22
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/16 , A61B5/0402 , A61B5/08
摘要： 本发明涉及一种基于心电和呼吸信号同步性特征的情绪检测方法，包括：采集心电ECG信号和呼吸信号；预处理；特征提取：1)时域同步性特征；2)频域同步性特征；3)相位锁定值；采用Fisher判别率评估每个特征的可分性，通过计算最终得到5个特征的FDR值，根据FDR值的大小，给每个特征分配相应的权重值wi；使用支持向量机SVM建立情绪识别模型，识别用户当前的情绪状态。本发明可以进行准确、实时地情绪监测。
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公开(公告)号：CN107463250B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710562593.4
申请日：2017-07-11
申请人： 天津大学
摘要： 本发明属于神经工程与人机交互领域，为提出提高一定脑力负荷水平下P300‑Speller使用效果的新方法，本发明提高脑力负荷状态下P300拼写器使用效果的方法，首先在模型建立阶段，分别采集纯拼写任务以及多种外加典型负荷任务下的脑电数据，对脑电数据进行预处理并提取特征，将多种负荷条件下的特征数据混合，选择合适的分类器建立训练模型；在实际应用阶段，采集各种负荷状态下的脑电数据作为测试数据，将上一阶段建好的训练模型和测试数据放入分类器中进行模式识别得到字符识别率，和纯拼写任务下的脑电数据建模进行字符识别的结果进行对比，分析P300拼写器性能的提升。本发明主要应用于人机交互场合。
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公开(公告)号：CN108968955A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810707767.6
申请日：2018-07-02
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0478
摘要： 本发明公开了一种基于光学晶体的头盔式脑电帽，大量所述光学晶体(2)排布于柔性头盔外壳1内，各个光学晶体(2)之间由光纤(4)相连；所述柔性干电极阵列(3)设置于光学晶体(2)的两极；光源(5)提供输入光波，输入光波经光耦合器(6)进入第一传输光纤(7)，连接到光学晶体(2)的输入端，光学晶体(2)的输出端经第二传输光纤(8)，由光电探测器(9)接收调制后的输出光波，最后经由信号处理模块(10)输出至显示器(11)及存储器(12)。与现有技术相比，本发明有效解决了现有脑电检测系统易受电磁干扰、信噪比低的问题；可直接佩戴，无需涂抹导电膏，柔性干电极本身具有一定弹性，可以更好地与受试者头皮接触，且不会引起其不舒适感；可以在头部需采集部位紧密布置，从而获得脑电信号分布状态。
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