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公开(公告)号：CN106175699B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610840417.8
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61M21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于催眠术的智能辅助睡眠设备，包括：检测电极、参考电极、模数转换器、滤波电路、扬声器以及处理器；检测电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过模数转换器和滤波电路连接至处理器；检测电极用于检测用户在睡眠中的生物电信号；模数转换器将生物信号转换为数字信号，滤波电路对生物信号进行低频滤波后输入至处理器；处理器，用于采集生物电信号，根据生物电信号识别用户当前的睡眠状态；在用户当前为清醒状态时，播放预设的催眠引导词对用户进行催眠，并检测用户的催眠深度；当用户当前催眠深度达到预定的催眠等级时，播放睡眠指令引导用户进入睡眠；扬声器，用于向用户播放声音。本发明可以有效地提高了辅助睡眠效果。
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公开(公告)号：CN106682605B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201611184480.7
申请日：2016-12-20
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: G06K9/00 , A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种识别脑电放松度的方法，包括：对待处理脑电序列信号进行卡尔曼滤波，得到各个脑电波的第一信号；基于自回归模型对接收的待处理脑电序列信号进行信号提取，得到对应于各个脑电波的第二信号；基于第一信号的卡尔曼残差，得到与第一信号对应的第一权重因子；基于第二信号的质量指数，得到与第二信号对应的第二权重因子；根据第一信号、第一权重因子、第二信号及第二权重因子，计算得到第三信号；对各个脑电波的第三信号进行特征提取，并根据特征量进行分类识别，得到脑电放松度。本发明还提供了一种识别脑电放松度的系统，可准确提取脑电波，从而实现准确的脑电放松度识别。
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公开(公告)号：CN106175755B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610843335.9
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。本发明可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，具有更高的准确率。
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公开(公告)号：CN106200975B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610567007.0
申请日：2016-07-15
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
Inventor： 韩志
Abstract: 本发明公开了一种生物反馈放松方法，包括：采集用户的脑电信号，并播放音频；检测所述脑电信号所处的状态类型；根据所述状态类型调节所述音频的播放音量，使用户根据所述音频的播放音量实时进行放松调节。相应的，本发明还公开了一种生物反馈放松装置。采用本发明实施例，能够使用户实时进行放松调节，调节效果好且调节方式简单。
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公开(公告)号：CN106682605A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611184480.7
申请日：2016-12-20
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: G06K9/00 , A61B5/0476
CPC classification number: G06K9/0051 , A61B5/0476 , A61B5/7225 , A61B5/7235 , A61B5/725 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种识别脑电放松度的方法，包括：对待处理脑电序列信号进行卡尔曼滤波，得到各个脑电波的第一信号；基于自回归模型对接收的待处理脑电序列信号进行信号提取，得到对应于各个脑电波的第二信号；基于第一信号的卡尔曼残差，得到与第一信号对应的第一权重因子；基于第二信号的质量指数，得到与第二信号对应的第二权重因子；根据第一信号、第一权重因子、第二信号及第二权重因子，计算得到第三信号；对各个脑电波的第三信号进行特征提取，并根据特征量进行分类识别，得到脑电放松度。本发明还提供了一种识别脑电放松度的系统，可准确提取脑电波，从而实现准确的脑电放松度识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106388812A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610840458.7
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/4806 , A61B5/7235 , A61B5/7264
Abstract: 本发明涉及一种清醒状态下的脑电信号数据类型的标注方法和系统，其中所述方法包括：在用户开始睡眠过程后，根据设定帧长度采集用户的实时眼电信号和脑电信号样本，进行小波分解和低频段重建得到眼电信号和脑电信号；根据同一时刻脑电信号和眼电信号，在眼电信号上检测眨眼活动，并对样本熵进行阈值判断，当存在眨眼活动或样本熵大于阈值，将当前脑电信号样本的信号类型标注为清醒状态。本发明可以避免脑电信号受到干扰，准确地检测脑电信号的清醒状态，并进行有效的数据类型标注，使得利用该标注的脑电信号样本训练出来的个人分类器的识别准确率更高，也提升了后期对个人睡眠状态检测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN106388779A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610843519.5
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/4806 , A61B5/4809 , A61B5/4815 , A61B5/7264
Abstract: 本发明涉及一种睡眠状态样本数据类型的标注方法和系统，所述方法包括：采集用户在睡眠状态分析中的样本数据，构建多种睡眠状态类型的样本数据的特征向量以及特征向量聚集而成的簇中心，根据特征向量及其簇中心建立目标函数；其中，目标函数表征最小化相同类型的样本数据与字典原子的距离，且最大化不同类型的原子之间的距离；分别从多种睡眠状态类型的样本数据中选择若干个特征向量作为原子的初始值，将各个样本数据分配至所述原子并求解所述目标函数，得到分类字典；将样本数据输入分类字典，比较与样本数据最近的原子的类型与距离，若距离小于预设的阈值，则将该样本数据的类型标注为与该原子的类型一致。本发明可以准确地标注样本数据的类型。
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公开(公告)号：CN106361327A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610840482.0
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/0496 , A61B5/4809 , A61B5/4815 , A61B5/6802 , A61B5/7203 , A61B5/7235
Abstract: 本发明涉及一种睡眠状态分析中清醒状态检测方法和系统，其中所述方法包括：在用户开始睡眠过程后，采集用户的实时脑电信号；对所述实时脑电信号进行小波分解，并根据设定低频段的小波系数进行信号重建得到脑电信号；计算所述脑电信号的样本熵，将该样本熵与预先计算的样本熵阈值进行比较；若所述样本熵大于所述样本熵阈值，则判定用户当前处于清醒状态。本发明的技术方案，可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，可以准确地检测脑电信号的清醒状态，有效地提高睡眠状态识别的准确率。
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公开(公告)号：CN106333676A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610840432.2
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/11 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/0496 , A61B5/1103 , A61B5/4809 , A61B5/4812 , A61B5/4815 , A61B5/72 , A61B5/7225 , A61B5/725 , A61B5/7267
Abstract: 本发明涉及一种清醒状态下的脑电信号数据类型的标注装置，包括：脑电电极、参考电极及其分别连接的模数转换器，以及依次通过模数转换器和滤波电路连接的处理器；脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；模数转换器进行模数转换，滤波电路对脑电信号进行低频滤波；处理器提取用户的脑电信号样本，对脑电信号样本进行小波分解，并根据设定低频段的小波系数进行信号重建得到脑电信号；计算脑电信号的样本熵，将该样本熵与样本熵阈值进行比较；在样本熵大于样本熵阈值时，将所述脑电信号样本的信号类型标注为清醒状态。本发明可以准确地检测脑电信号的清醒状态，并进行有效的数据类型标注，使得利用该标注的脑电信号样本训练个人分类器更加准确。
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公开(公告)号：CN106236084A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610843517.6
申请日：2016-09-21
Applicant: 广州视源电子科技股份有限公司
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0496
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/7246 , A61B5/7253 , A61B5/7271
Abstract: 本发明涉及一种清醒状态下的脑电信号数据类型的标注方法和系统，其中所述方法包括：在用户开始睡眠过程后，采集用户的脑电信号样本；对所述脑电信号样本进行小波分解，并根据设定低频段的小波系数进行信号重建得到脑电信号；计算所述脑电信号的样本熵，将该样本熵与预先计算的样本熵阈值进行比较；若所述样本熵大于所述样本熵阈值，将所述脑电信号样本的信号类型标注为清醒状态。本发明的技术方案，可以避免脑电信号受到干扰，准确地检测脑电信号的清醒状态，并进行有效的数据类型标注，使得利用该标注的脑电信号样本训练出来的个人分类器的识别准确率更高，也提升了后期对个人睡眠状态检测结果的可靠性。
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