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公开(公告)号：CN117493999B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311366447.6
申请日：2023-10-20
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/2415 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种集成的康复下肢外骨骼脑电解码方法及系统。涉及脑电解码技术领域，包括：通过脑电设备获取使用者运动皮层的EEG信号；对EEG信号进行浅层处理，得到第一类特征；构建EEG信号的深层处理网络模型，对EEG信号进行深层处理，得到第二类特征；将第一类特征和第二类特征合并，并训练分类器，解码出EEG信号的运动意图；根据解码出的运动意图对使用者进行视觉反馈，之后在下肢外骨骼设备执行解码后的运动，得到本体感觉反馈。本发明将浅层和深层神经网络结合起来，以提升下肢运动意向的性能，在下肢外骨骼设备上进行连续的运动想象实验，并采集连续的EEG脑电信号，设计了在线视觉和本体感觉反馈的实验范式。
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公开(公告)号：CN117493999A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311366447.6
申请日：2023-10-20
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/2415 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种集成的康复下肢外骨骼脑电解码方法及系统。涉及脑电解码技术领域，包括：通过脑电设备获取使用者运动皮层的EEG信号；对EEG信号进行浅层处理，得到第一类特征；构建EEG信号的深层处理网络模型，对EEG信号进行深层处理，得到第二类特征；将第一类特征和第二类特征合并，并训练分类器，解码出EEG信号的运动意图；根据解码出的运动意图对使用者进行视觉反馈，之后在下肢外骨骼设备执行解码后的运动，得到本体感觉反馈。本发明将浅层和深层神经网络结合起来，以提升下肢运动意向的性能，在下肢外骨骼设备上进行连续的运动想象实验，并采集连续的EEG脑电信号，设计了在线视觉和本体感觉反馈的实验范式。
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公开(公告)号：CN117598693A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311571153.7
申请日：2023-11-23
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于表面肌电信号的下肢动作识别方法及系统，属于模式识别技术领域，包括训练和使用两个部分，本发明利用表面肌电信号对人体下肢离散动作进行识别，能够对预测运动意图以及实时控制研究提供可靠的依据；其次，本发明利用堆叠技术和加权思路改进了标准随机森林算法，提高了随机森林算法的泛化性能，从而提高了下肢动作识别模型的实用性。
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公开(公告)号：CN117435923A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311290701.9
申请日：2023-10-08
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种抑制脑电负迁移的样本选择方法，包括如下步骤：步骤一，采集脑电信号；步骤二，对步骤一中采集的脑电信号进行预处理；步骤三，选择源域样本；步骤四，提取脑电信号的特征，并根据提取的特征选择特征样本；步骤五，将选择后的特征样本输入到迁移学习模型，最后通过SVM分类器输出估计结果，完成样本选择。本发明的抑制脑电负迁移的样本选择方法，可以在个体和特征两个层面分别选取匹配的源域个体和样本特征数据，从而降低负迁移产生。
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公开(公告)号：CN116595352A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310639801.1
申请日：2023-06-01
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种基于错误相关电位的运动想象脑控命令确认方法，应用于人体生物信号技术领域。包括以下步骤：采集运动想象与错误相关电位混合的脑电信号，分割运动想象脑电信号和运动想象反馈脑电信号，对脑电信号进行预处理，提取运动想象脑电信号的混合特征并进行分类，提取运动想象反馈脑电信号的混合特征并进行识别，如果识别结果中没有检测到错误相关电位，生成脑控指令并发送，否则对生成的运动想象脑控指令进行校正后发送。本发明通过在运动想象解码并呈现视觉反馈后，提取错误相关电位脑电信号，及时纠正解码错误，提高脑电信号解码精度。
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公开(公告)号：CN115089194A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210659604.1
申请日：2022-06-13
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要： 本发明公开了一种脑电信号处理的方法及设备，属于人体电信号技术领域，用于解决：现有的脑电信号与肌电信号的信噪比以及相干性较低，且信号之间的稳定性也比较差，不能很好地为脑卒中患者的运动功能恢复提供有效指标，来判断患者的病情恢复程度的技术问题。方法包括：采集若干人员的脑电信号以及肌电信号；对脑电信号以及肌电信号进行信号预处理，得到纯净脑电信号以及纯净肌电信号；对纯净脑电信号进行峰值点采样计算，得到均值脑电信号；将均值脑电信号进行二次采样加权整合，得到修正脑电信号；并与纯净肌电信号进行同步分析，得到相干性指标；根据相干性指标，确定若干人员的运动功能评估指标。
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公开(公告)号：CN118013369A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410233779.5
申请日：2024-03-01
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的多模态时序信息融合脑电解码方法，涉及人体脑电信号处理技术领域。包括：S1数据获取步骤：获取原始脑电数据以及待解码脑电数据；S2数据预处理步骤：对S1中获得的原始脑电数据进行数据增强处理，得到脑电数据；S3解码模型构建步骤：构建脑电解码模型，并利用脑电数据训练脑电解码模型，得到训练后的脑电解码模型；S4数据解码步骤：利用训练后的脑电解码模型待解码脑电数据特征提取，并对提取后的特征进一步融合分类；S5分类步骤：采用得到的融合特征对脑电分类。本发明能够有效提高脑电解码算法的准确性、鲁棒性和训练效果，为脑机接口技术的发展带来重要的研究意义和应用前景。
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公开(公告)号：CN117414141A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311663804.5
申请日：2023-12-06
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC分类号： A61B5/372 , G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/2451 , G06N20/20 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多域特征与Stacking集成学习的脑电信号分析方法及系统，属于生物信号分析技术领域，包括：获取脑电信号；对脑电信号进行信号预处理得到纯净脑电信号；对纯净脑电信号进行特征提取，获取纯净脑电信号的多域特征；利用Stacking集成学习分类算法对纯净脑电信号的多域特征进行融合后再进行分类，输出分类结果。本发明通过增加特征的时空维度充分捕捉脑电信号特征，提高脑电信号特征的丰富性，并且结合多个基本分类器的输出来提高脑电信号解码精度的Stacking集成学习方法，有效提高脑电信号的分类准确性。
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公开(公告)号：CN117338567A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311444021.8
申请日：2023-11-02
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要： 本发明公开了一种变刚度外骨骼康复机器人系统，包括：肌电传感器，贴合在患者健侧的肱二头肌和肱三头肌位置处，两个传感器分别绑带于健侧上肢上臂和前臂；外骨骼关节，该外骨骼关节通过绑带穿戴在患侧上肢；控制系统，该控制系统与肌电传感器和两个惯性测量传感器连接；变刚度驱动系统，该变刚度驱动系统与控制系统连接，还通过绳索和鲍登管与外骨骼关节连接。本发明的变刚度外骨骼康复机器人系统，采用了将外骨骼关节通过绑带穿戴在患侧上肢，然后通过绳索和鲍登管与变刚度驱动系统连接的方式，有效的增加便携性，提升了穿戴体验。
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公开(公告)号：CN107959598B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201711259532.7
申请日：2017-12-04
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明一种基于业务的通信网络可靠性试验剖面构建方法，其特征在于，步骤如下：1、明确网络的评估需求，根据评估需求确定系统的任务想定；2、明确网络任务，然后将任务进行分解明确任务阶段信息；通过各任务阶段信息得到完成任务这段时间内所经历的的事件和环境的时序描述，得到系统的任务剖面；3、针对每一个任务阶段，对其进行综合与分解，提炼出其中具体的通信业务、移动情况以及涉及环境；4、确定每一任务阶段的通信业务信息，构建通信业务剖面；5、确定每一任务阶段的节点移动信息，构建移动剖面；6、确定每一任务阶段的环境信息，建环境剖面；7、综合通信业务剖面、移动剖面以及环境剖面合成得到直接应用于试验的试验剖面。
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