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公开(公告)号：CN109740481B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811599241.7
申请日：2018-12-26
申请人： 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
摘要： 一种基于跳跃连接的CNN与LSTM结合的房颤信号分类方法，通过将数据房颤信号数据加载到跳跃连接的CNN模型中，经过卷积、最大池化、激励、归一化、平均池化操作，进行特征提取，之后将特征提取完成的数据加载到LTSM模型中进行学习，最终达到对房颤信号分类的目的，分类的信号精确、高效。
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公开(公告)号：CN109740481A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811599241.7
申请日：2018-12-26
申请人： 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
摘要： 一种基于跳跃连接的CNN与LSTM结合的房颤信号分类方法，通过将数据房颤信号数据加载到跳跃连接的CNN模型中，经过卷积、最大池化、激励、归一化、平均池化操作，进行特征提取，之后将特征提取完成的数据加载到LTSM模型中进行学习，最终达到对房颤信号分类的目的，分类的信号精确、高效。
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公开(公告)号：CN109602416A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910018584.8
申请日：2019-01-09
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： A61B5/0402
摘要： 一种ECG信号联合基线校正及降噪的方法，使得经过基线校正和降噪后恢复的信号，能够保持原始信号的平滑，并且恢复的信号基本保留了原始信号的细节信息特征。有效地进行了基线校正和噪声抑制，明显改善了传统滤波算法中存在的ECG峰值欠估计的问题，保证了恢复ECG信号的真实性。
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公开(公告)号：CN110946567A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201811136348.8
申请日：2018-09-27
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/04
摘要： 一种基于GMC惩罚项的稀疏最小二乘法ECG信号分解降噪方法，包括如下步骤：a)计算机加载原始带噪音ECG信号数据y；b)建立低通滤波器，将ECG信号数据y进行低通滤波处理；c)得到具有原始信号特征信息的稀疏信号g；d)通过公式x＝f+g将低通滤波信号f和稀疏信号g相叠加得到干净的信号x。由于使用GMC惩罚项，即广义极小极大非凸惩罚项(Generalized Minimax-Concave penalty)来进行约束，既能在保证问题能找到最优解的情况下，提高降噪过程中估计信号的精准度。
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公开(公告)号：CN112244802A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011108326.8
申请日：2020-10-16
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于Stockwell变换的BCG信号心率提取方法，基于Stockwell变换生成的时频域来提取信号包络，即使用户在测量过程中有小的运动，也能较为准确地提取出心率，即使存在较大的噪声，也能确保提取包络的质量。Stockwell变换是基于时频域的，是一种线性时频方法，时频域使该方法对用户和环境振动产生的噪声具有更高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109358621A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811166226.3
申请日：2018-09-30
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，在自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制建模过程中，考虑了不可避免的网络时延和数据丢包问题，且一般化的时延表达式更有利于控制器的设计。自动驾驶汽车轨迹跟踪控制设计综合考虑了车辆动力学模型的不确定性和外界扰动的影响，提高了车辆的操纵稳定性和轨迹跟踪控制的鲁棒性。通过求解线性矩阵不等式解决了含有网络时延和数据丢包的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制问题，计算方便。通过求解凸优化问题，可以计算得到自动驾驶汽车轨迹跟踪控制问题扰动抑制性能指标的下界，从而，可以得到最优的轨迹跟踪控制器。
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公开(公告)号：CN105147276B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510563636.1
申请日：2015-09-07
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： A61B5/0402 , G06Q50/22 , H04L29/08
摘要： 本发明的基于Android和云计算的心电交互处理系统，包括心电图测量模块、Android主控板和云计算平台，心电图测量模块实现心电信号的采集，Android主控板实现心电数据的显示和上传；云计算平台实现数据的存储，以及医生与用户的在线沟通。本发明的处理方法包括：a).导联电极的固定；b).身份验证；c).验证用户是否合法；d).发送心电数据；e).心电数据的接收；f).心电图的绘制；g).心电数据的上传；h).在线服务。本发明的系统和处理方法，将传统心电图与Android移动平台和云计算平台相结合，实现了心电图的实时解析、绘制、传输和授权共享，可作为一种有效的移动医疗设备，积极的推动了医疗信息化进程。
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公开(公告)号：CN104442830B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201410615070.8
申请日：2014-11-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： B60W40/105 , B60W40/068
摘要： 本发明的四轮转向/驱动车辆的速度估计和摩擦辨识方法，包括：a).建立车体坐标系；b).建立车辆动力学方程；c).建立车轮子动态方程；d).建立车轮速度方程；e).建立车轮滑移率方程；f).求取车轮的纵向、侧向力；g).摩擦模型的参数化；h).建立描述车辆速度、横摆角速度和加速度关系的运动学方程；i).在可测信号包括纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、车轮角速度、转向盘转角的情况下，设计观测器；j).定义持续激励条件。本发明的速度估计和摩擦辨识方法,不仅建立了估计车辆纵向速度和侧向速度的非线性自适应观测器，同时还根据路面条件的变化实时估计轮胎路面摩擦参数，对速度的估计更加准确。
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公开(公告)号：CN105105743A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510520104.X
申请日：2015-08-21
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： A61B5/0402
摘要： 本发明的基于深度神经网络的心电图智能诊断方法，包括：a).信号归一化处理；b).确定训练样本空间；c).确定验证样本空间；d).确定神经网络结构；e).确定激活函数和目标函数；f).训练神经网络；g).心电图信号的自动分析。本发明的基于深度神经网络的心电图智能诊断方法，以MIT-BIH心率失常数据库中的数据为样本，采用Logistic函数作为神经元的激活函数、交叉熵成本函数为目标函数对神经网络进行训练，对心电图信号分析时，利用训练出的神经网络即可得出分析结果，即使诊断医生不具有十分丰富的临床经验，也可获取精确的诊断结果，无需耗费心脏专家大量的精力，减轻医生负担。
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公开(公告)号：CN104442830A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410615070.8
申请日：2014-11-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： B60W40/105 , B60W40/068
CPC分类号： B60W40/105 , B60W40/068 , B60W2520/10 , B60W2550/148
摘要： 本发明的四轮转向/驱动车辆的速度估计和摩擦辨识方法，包括：a).建立车体坐标系 ；b).建立车辆动力学方程；c).建立车轮子动态方程；d).建立车轮速度方程；e).建立车轮滑移率方程；f).求取车轮的纵向、侧向力；g).摩擦模型的参数化；h).建立描述车辆速度、横摆角速度和加速度关系的运动学方程；i).在可测信号包括纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、车轮角速度、转向盘转角的情况下，设计观测器；j).定义持续激励条件。本发明的速度估计和摩擦辨识方法,不仅建立了估计车辆纵向速度和侧向速度的非线性自适应观测器，同时还根据路面条件的变化实时估计轮胎路面摩擦参数，对速度的估计更加准确。
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