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公开(公告)号：CN103610460B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310674038.2
申请日：2013-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0444
Abstract: 一种基于自适应FLANN滤波器的胎儿心电信号提取方法，属于胎儿心电信号检测技术领域。解决由于母亲心电信号在胸部区域到腹部区域之间存在非线性和心电信号的非平稳特性，导致胎儿心电信号提取不准确的问题。从母亲腹部导联获得母亲胎儿混合心电信号以及从母亲胸部导联获得母亲心电信号；从母亲体表获取的两类心电信号分别进行预处理；预处理后的母亲胎儿混合心电信号和母亲心电信号进行归一化处理，作为自适应FLANN滤波器的原始输入信号和参考输入信号；利用自适应LMS算法对FLANN滤波器参数进行不断更新，估计母亲心电信号从母亲胸部区域到腹部区域之间的非线性关系；将自适应FLANN滤波器的误差输出信号，作为估计得到的胎儿心电信号。用于提取胎儿心电信号。
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公开(公告)号：CN104809434A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510194149.2
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/00516 , G06K9/00523 , G06K9/6268
Abstract: 一种基于单通道脑电信号眼电伪迹去除的睡眠分期方法，本发明涉及眼电伪迹去除的睡眠分期方法。传统方法缺乏参考眼电信号，去除方法较为困难、知识的抽取和表达比较困难，并且其收敛性有时无法保证，无法对知识直接进行学习以及不能充分挖掘脑电信号中蕴含的睡眠信息的问题，而提出的一种基于单通道脑电信号眼电伪迹去除的睡眠分期方法。该方法是通过1、得到M个小波系数；2、不包含眼电伪迹的P个小波系数，作为纯净的脑电信号；3、得到IMF分量的个数与残差之和；4、得到脑电分量以及眼电分量；5、重构纯净的脑电信号；6、得到X(n)；7、提取7个特征参数；8、得到睡眠状态分期指数等步骤实现的。本发明应用于睡眠分期领域。
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公开(公告)号：CN102651145B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210099633.3
申请日：2012-04-06
Abstract: 股骨三维模型可视化方法，涉及图像处理领域，它为了解决现有采用直接数字X光图像DR无法获取三维空间信息，而采用CT由于体积庞大不适于在突发情况下的骨折影像显示的问题，它包括以下步骤：步骤一、建立通用股骨三维模型；步骤二、对待建模的股骨正位DR图像和股骨侧位DR图像进行预处理；步骤三、确定正位图像的配准变换关系，确定侧位图像的配准变换关系；步骤四、实现待建模的股骨的三维姿态估计，完成股骨三维模型姿态的可视化。本发明利用双平面DR图像实现股骨的三维模型可视化，成像迅速。适用于股骨三维影像显示。
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公开(公告)号：CN102973279B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201210551956.1
申请日：2012-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 独立成分分析联合最小二乘法的近红外脑机接口的信号检测方法，属于血红蛋白浓度检测技术领域。它解决了近红外脑机接口检测中由于人体生理干扰造成检测获得的氧合血红蛋白浓度变化和还原血红蛋白浓度变化量不准确，而影响脑功能活动信号准确提取的问题。它通过检测器记录大脑安静状态下和处于诱发激励时漫反射光强，获得光密度变化量的时间序列和和再获取Δ[HbO2]N(k)、Δ[HHb]N(k)、Δ[HbO2]F(k)Δ[HHb]F(k)；用x1(k)表示步骤二中的Δ[HbO2]N(k)或Δ[HHb]N(k)；用x2(k)表示步骤二中Δ[HbO2]F(k)或Δ[HHb]F(k)；推算出脑功能信号表达式s(k)；求解脑功能信号s(k)。本发明适用于脑机接口的信号检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103529398A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310515760.1
申请日：2013-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC在线估计方法，属于锂离子电池荷电状态预测技术领域。本发明为了解决现有锂离子电池SOC的在线估计由于受到初值选取的影响，可靠性低的问题。它首先建立被测锂离子电池一阶RC等效电路的电压电流关系式和二阶RC等效电路的电压电流关系式；再对被测锂离子电池进行充放电实验，建立被测锂离子电池的卡尔曼滤波初值SOC0的多项式拟合函数；再获得被测锂离子电池的卡尔曼滤波初值SOC0和卡尔曼滤波的初始误差协方差P(0)；然后进行基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计，实现锂离子电池的SOC在线估计。本发明用于锂离子电池SOC在线估计。
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公开(公告)号：CN102973279A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210551956.1
申请日：2012-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 独立成分分析联合最小二乘法的近红外脑机接口的信号检测方法，属于血红蛋白浓度检测技术领域。它解决了近红外脑机接口检测中由于人体生理干扰造成检测获得的氧合血红蛋白浓度变化和还原血红蛋白浓度变化量不准确，而影响脑功能活动信号准确提取的问题。它通过检测器记录大脑安静状态下和处于诱发激励时漫反射光强，获得光密度变化量的时间序列和和再获取Δ[HbO2]N(k)、Δ[HHb]N(k)、Δ[HbO2]F(k)Δ[HHb]F(k)；用x1(k)表示步骤二中的Δ[HbO2]N(k)或Δ[HHb]N(k)；用x2(k)表示步骤二中Δ[HbO2]F(k)或Δ[HHb]F(k)；推算出脑功能信号表达式s(k)；求解脑功能信号s(k)。本发明适用于脑机接口的信号检测。
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公开(公告)号：CN102221373B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201110073471.1
申请日：2011-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01D3/028
Abstract: 基于自由节点递推B样条的传感器非线性补偿方法，属于传感器技术领域。它解决了现有传感器采用的基于逆模型的非线性补偿方法计算量大的问题。实验获取所述传感器的输入输出样本数据，利用输入输出样本数据产生自由节点；以样本数据的输出变量作为逆模型结构的输入变量，以样本数据的输入变量作为逆模型结构的输出变量，根据自由节点，建立B样条函数描述的逆模型结构；根据自由节点，从样本数据中选择训练样本；根据训练样本和递推最小二乘方法计算以B样条函数描述的逆模型结构的控制系数，获得完整的传感器B样条逆模型；用完整的传感器B样条逆模型处理所述传感器的输出变量，实现传感器的非线性补偿。本发明适用于传感器的非线性补偿。
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公开(公告)号：CN102525422A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110442356.7
申请日：2011-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 基于多距测量方法的经验模态分解优化算法的脑功能信号提取方法，涉及脑功能信号提取方法。它解决了当脑组织非均匀性严重时现有技术检测脑功能活动过程中氧合血红蛋白浓度变化Δ[HbO2]和还原血红蛋白浓度变化Δ[HHb]难以检测的问题。本发明通过检测器记录大脑安静状态下和诱发激励时漫反射光强，以获得两个不同波长λ1和λ2时的光密度变化量的时间序列：和和采用修正朗伯比尔定律获取r1测得的Δ[HbO2]N(k)和Δ[HHb]N(k)，r2测得的Δ[HbO2]F(k)Δ[HHb]F(k)；根据获得的所有参数推算出脑功能信号表达式；求解脑功能信号e(k)。本发明适用于医疗领域。
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公开(公告)号：CN102222911A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110098190.1
申请日：2011-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于AR模型和卡尔曼滤波的电力系统间谐波估计方法，它涉及一种间谐波估计方法。本发明为解决现有的快速傅里叶变换方法实时性差以及现有的Burg算法存在谱分析性能低、抗干扰能力低的问题。步骤A、采集电力系统的信号数据；步骤B、由采集电力系统信号的数据建立AR模型，然后利用AR模型对电力系统信号进行分析；步骤C、建立状态方程和观测方程；步骤D、利用最终预测误差准则确定AR模型阶数；步骤E、利用自适应卡尔曼滤波方法对AR模型参数在线估计；步骤F、由AR模型进行功率谱估计：将最佳估计值代入到AR模型功率谱密度公式中进行功率谱估计。本发明用于对电力系统间谐波的功率谱进行估计。
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