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公开(公告)号：CN114209549B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111671953.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 常州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及康复医疗技术领域，尤其是一种两自由度手腕康复装置，包括：机架组件、掌屈/背屈机构以及内旋/外旋机构，其利用第一电机同时带动上圆环滑块和下圆环滑块转动，使内旋/外旋导轨及其上的侧圆环滑块和握把随之转动，从而实现掌屈/背屈，且上圆环滑块和下圆环滑块对内旋/外旋导轨形成双侧驱动，故而掌屈/背屈运动更加平稳、顺畅，避免发生卡滞现象；并利用第二电机带动侧圆环滑块转动，握把随之转动，从而实现腕部的内旋/外旋；各导轨和滑块均采用圆环状结构，能够保证康复装置的旋转中心与手腕运动的旋转中心重合，在扩大运动范围的同时使整体结构在空间布局上更加合理紧凑，结构强度高，安全性高。
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公开(公告)号：CN113967022A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111356372.4
申请日：2021-11-16
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于个体自适应的运动想象脑电特征表征方法，包括：获取受试者多通道运动想象脑电数据，并通过前期预处理、频带及样本划分，将其存储为多频带高维脑电数据样本；基于所得的信号样本，使用基于ReliefF的自适应通道选择方法，完成各频带最优通道集选择；通过使用SBH‑CSP完成各子频带最有效特征提取，并进行各频带特征融合；使用SVM构建训练模型并完成分类识别。本发明通过基于ReliefF的自适应频带通道选择方法，根据不同个体和频带信号的特点有效选择出信息显性通道，避免了全通道信息处理数据量大、噪声多、普适性弱等缺点；通过对各频带优劣性的区分从而获得各子频带CSP最佳特征个数，进而实现运动想象脑电状态最有效的表征。
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公开(公告)号：CN107485539B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710865402.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 常州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及一种腕部功能康复训练机，包括机械本体和控制系统。机械本体包括腕关节屈伸及前臂旋前旋后运动机构、机体等，控制系统包括主控模块、驱动执行模块、显示及按键模块、报警指示模块等。本发明基于不同齿轮组啮合分别实现腕关节屈伸和前臂旋前旋后运动，滑动齿轮组进行运动切换，患者手部负荷小，简化了设计与控制。控制系统通过按键输入控制指令到驱动执行模块，进而控制系统协调各环节工作，为患者提供多样的腕部康复运动训练。
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公开(公告)号：CN107577339A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710616318.6
申请日：2017-07-26
Applicant: 常州大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提出了一种振动触感反馈装置，装置主体部分包括微控单元、驱动模块、执行模块、通讯模块、按键控制模块、报警指示模块、电源模块等。执行模块包括微动电机阵列、柔性接口、拉链拉头、拉链链牙、松紧带、粘扣带毛面、粘扣带钩面、一次性纱布等。振动触感由微控单元通过驱动模块控制微动电机阵列实现，可以提供多样的振动触感形式。能够根据患者实际情况通过左侧连接子元件、中间连接子元件、右侧连接子元件三种连接子元件的不同组合实现不同部位(小臂、大臂、背部)的个性化振动触感反馈。使用时，通过一次性纱布将执行模块与人体皮肤表面分隔开，有效保障个体卫生，操作简单便捷。
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公开(公告)号：CN107485539A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710865402.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 常州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及一种腕部功能康复训练机，包括机械本体和控制系统。机械本体包括腕关节屈伸及前臂旋前旋后运动机构、机体等，控制系统包括主控模块、驱动执行模块、显示及按键模块、报警指示模块等。本发明基于不同齿轮组啮合分别实现腕关节屈伸和前臂旋前旋后运动，滑动齿轮组进行运动切换，患者手部负荷小，简化了设计与控制。控制系统通过按键输入控制指令到驱动执行模块，进而控制系统协调各环节工作，为患者提供多样的腕部康复运动训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106647470A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611095640.0
申请日：2016-12-02
Applicant: 常州大学
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/0421 , G05B2219/2214 , G05B2219/2221
Abstract: 本发明涉及一种健康如厕系统，由上位机和下位机两部分构成；下位机主要实现如厕状态的检测，上位机主要实现信息显示、针对性的语音监督、时间提醒、健康如厕知识介绍、相关如厕信息记录及分析、如厕信息存储及查询、系统参数设置等，上下位机通过蓝牙模块进行数据通讯。如厕时系统根据压力数据进行家庭如厕人员辨识，对具体如厕信息进行分类存储，并通过最近一周数据对如厕者的如厕行为习惯进行评估，根据评估结果进行针对性的语音监督；此外，如厕时显示屏信息根据如厕的用时情况进行不同形式的多样动态显示。本发明的健康如厕系统，通过动态针对性语音服务以及多样的视觉提示功能帮助如厕者养成健康的如厕时间管理习惯。
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公开(公告)号：CN119025990A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411049247.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G16H20/30
Abstract: 本发明涉及运动想象识别技术领域，具体涉及一种基于双模型时空特征融合的脑电信号辨识方法，包括以下步骤，采集运动想象的脑电信号，并对其进行预处理；将脑电信号构建为矩阵形式的拓扑型信号；将拓扑型信号输入到3D‑CNN网络提取空间特征；根据granger以及DEMATEL对原始脑电信号进行通道选择；将通道选择后的脑电信号输入到CNN‑BILSTM网络提取时间特征；融合空间特征和时间特征并通过特征融合网络进行运动想象的分类识别。本发明通过两种不同框架的网络分别自主学习空间特征和时间特征对整体的影响权重，有效提高不同特征之间的互补性，充分利用空间特征和时间特征中所蕴含的运动想象信息，进而提高运动想象脑电信号分类的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113554073B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110778531.3
申请日：2021-07-09
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种融合稀疏学习和二分法的情绪状态特征选择优化方法，包括获取特征集，并作归一化处理，所述特征集根据预处理生理信号特性，进行特征提取，初步筛选出表征效果好的单特征组建；利用稀疏学习算法，通过最小范数最小二乘方法求解稀疏学习系数以此判别每类信号下特征与目标类别间的相关性，并按每类特征的贡献度进行排序，结合二分法搜索出每类信号下不同的最优特征子集；把不同类生理信号下各自的最优特征子集进行融合，得到最优的情绪状态表征。本发明提出融合稀疏学习和二分法的方法，使每类信号下都具有各自不同的最优特征子集，有利于更客观的表征每类生理信号；融合不同生理信号下各自的最优特征子集，使得情绪的表征更加全面。
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公开(公告)号：CN117379043A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311425270.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及人机交互分类识别研究技术领域，尤其涉及一种基于表面肌电信号时空域特征的动作辨识方法，包括以下步骤，表面肌电信号采集；信号样本预处理，并划分测试集和训练集；对测试集与训练集样本提取时域特征，通过循环比较的方式确定空域特征维度阈值，通过该阈值提取空域特征，并将时域特征与空域特征融合；通过训练集特征训练辨识模型并将测试集特征输入辨识模型输出分类结果。本申请通过循环比较的方式确定空域特征维度，有效解决了在空域特征提取时特征维度对于分类结果准确率的影响，并将时域与空域特征相互融合，从多角度对肌电信号进行有效的表征，从而提高分类准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN116392361A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310426958.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 常州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于混合驱动模式的坐式下肢康复机器人，包括：基座、脚踝摆动机构、小腿屈伸机构、大腿内收外展机构及大腿屈伸机构；大腿屈伸机构安装在基座上，用于带动脚踝摆动机构、小腿屈伸机构及大腿内收外展机构一体上升，进而实现髋关节的伸展及屈曲运动；大腿内收外展机构安装在大腿屈伸机构上，用于带动脚踝摆动机构和小腿屈伸机构一体绕着大腿屈伸机构的圆盘转动，进而实现髋关节的内收/外展运动；小腿屈伸机构安装在大腿内收外展机构上，用于带动脚踝摆动机构实现膝关节的伸展及屈曲运动；脚踝摆动机构安装在小腿屈伸机构上，用于实现踝关节的跖屈/背屈和内收/外展复合运动。
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