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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104515905B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201310450516.1
申请日：2013-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/048 , G01R23/16 , A61B5/0476 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于CQT多分辨率的被试的脑电信号自适应频谱分析方法，依次经过对原始EEG信号进行预处理、通过EEG信号的谐波成分和精细结构特性自动地找到被试的差异、基于CQT多分辨率的分析和计算各频带采样带宽。本发明可以根据原始脑波信号自适应的找到被试差异特征，能够更准确地提取脑电信号的频谱特异性特征；基于多分辨率的频谱分析方法，考虑了脑电信号频带长度差别的影响，提高了实用性；与经典的CQT频谱分析方法相比，降低了计算次数，效率显著提高；本发明中采用可变分辨率则灵活得多，提高了特征提取的准确度和速度。
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公开(公告)号：CN103690163A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310755534.0
申请日：2013-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ICA和HHT融合的自动眼电干扰去除方法。首先，用独立成分分析将采集到的包含眼电信号的脑电信号信号分解为若干独立成分。希尔伯特-黄变换由两部分构成：经验模态分解和希尔伯特谱分析，然后，对每一个独立成分通过经验模态分解提取趋势项，计算其统计特征，从而确定包含眼电信号的独立成分，利用希尔伯特谱分析，保留这些独立成分中不属于眼电信号的高频成分，同时去除属于眼电信号的低频成分；本发明使脑电信号信号中不包含眼电信号的段不受影响，去除眼电信号后，在没有眼电信号发生的区域，更接近于原始的脑电信号信号。
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公开(公告)号：CN103690163B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310755534.0
申请日：2013-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ICA和HHT融合的自动眼电干扰去除方法。首先，用独立成分分析将采集到的包含眼电信号的脑电信号分解为若干独立成分。希尔伯特-黄变换由两部分构成：经验模态分解和希尔伯特谱分析，然后，对每一个独立成分通过经验模态分解提取趋势项，计算其统计特征，从而确定包含眼电信号的独立成分，利用希尔伯特谱分析，保留这些独立成分中不属于眼电信号的高频成分，同时去除属于眼电信号的低频成分；本发明使脑电信号信号中不包含眼电信号的段不受影响，去除眼电信号后，在没有眼电信号发生的区域，更接近于原始的脑电信号。
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公开(公告)号：CN104515905A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310450516.1
申请日：2013-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R23/16 , A61B5/0476 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于CQT多分辨率的被试的脑电信号自适应频谱分析方法，依次经过对原始EEG信号进行预处理、通过EEG信号的谐波成分和精细结构特性自动地找到被试的差异、基于CQT多分辨率的分析和计算各频带采样带宽。本发明可以根据原始脑波信号自适应的找到被试差异特征，能够更准确地提取脑电信号的频谱特异性特征；基于多分辨率的频谱分析方法，考虑了脑电信号频带长度差别的影响，提高了实用性；与经典的CQT频谱分析方法相比，降低了计算次数，效率显著提高；本发明中采用可变分辨率则灵活得多，提高了特征提取的准确度和速度。
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公开(公告)号：CN103543836A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310542530.4
申请日：2013-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于脑机接口全自动控制网页浏览方法。本方法利用P300脑电电位控制想要在浏览器中观看的新闻位置，利用眨眼检测对将要打开的新闻进行确认，在新闻位置得到确认后，进入新闻内容界面，阅读相关详细内容时利用SSVEP作为信号检测的指标，对新闻进行上翻，下翻以及返回操作，对感兴趣的新闻进行详细浏览，返回新闻列表页面以及退出浏览器。本发明的优点是，操作简单，适用范围广，并为残障人士提供浏览互联网信息的机会，可在由于外界或自身因素无法移动身体或计算机鼠标情况下使用。
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