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公开(公告)号：CN120000156A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411852744.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
IPC: A61B5/00 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06F18/213 , A61B5/369 , A61B5/372
Abstract: 本申请涉及脑电图领域，公开了一种用于监测麻醉深度的方法和系统，包括：获取待识别目标的五个通道的脑电图信号；对所述脑电图信号进行预处理，得到待处理脑电图数据；获取所述待处理脑电图数据的多种时域特征、多种频域特征和多种非线性域特征；将所述多种时域特征、所述多种频域特征和所述多种非线性域特征输入至训练好的梯度提升决策树模型中，得到麻醉深度的监测结果。仅依靠五个通道的脑电图信号和训练好的梯度提升决策树模型就能够得到麻醉深度的监测结果，所需外部设备更少，方便携带，便携性强。
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公开(公告)号：CN119867674A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411862247.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
IPC: A61B5/0205 , A61B5/08 , A61B5/145 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06F18/2131
Abstract: 本申请涉及呼吸检测技术领域，尤其涉及一种呼吸检测系统、方法、电子设备及存储介质，所述系统包括：PPG传感器，用于获取原始PPG数据；小波变换模块，用于将所述原始PPG数据进行信号分解，提取与呼吸相关的频带数据；呼吸率预测模块，用于对所述与呼吸相关的频带信息进行特征提取和呼吸率预测，得到目标检测结果。所述小波变换模块能有效地从PPG信号中提取出与呼吸相关的频带数据，这种分解能区分出由心跳和呼吸引起的不同频率的生理波动，特别是可以精确捕获到呼吸造成的低频变化，进而提高了呼吸率预测的准确性，确保目标检测结果的精准度。
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公开(公告)号：CN117379045A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311321854.5
申请日：2023-10-12
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
IPC: A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种用于测量动脉血氧饱和度的方法及额前PPG传感器，所述传感器包括：多组光源、光电检测器、处理模块和遮光板；其中，所述多组光源中的每组光源中包括一个红色发光二极管和一个近红外发光二极管，所述多组光源用于照射皮肤；所述光电检测器用于将从皮肤反射的光信号转换为电信号，所述光信号为来自多组光源的光信号；所述遮光板设置于所述多组光源与光电检测器之间，以及光电检测器的四周，所述遮光板用于在开启所述多组光源时遮挡外部环境中的光；所述处理模块用于基于所述电信号，确定动脉血氧饱和度。基于此，实现提高PPG传感器测量SpO2的检测准确度。
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公开(公告)号：CN113647963B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110909854.1
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京宁矩科技有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种可穿戴式脑干响应记录设备，可穿戴式脑干响应记录设备包括采样模块、声音刺激模块、控制模块以及声音传导模块，声音刺激模块，用于生成刺激音频，并通过声音传导模块播放刺激音频；采样模块，用于采样响应于刺激音频的脑干响应数据，并向控制模块发送采样事件；控制模块，用于接收采样事件，响应于采样事件从采样模块获取脑干响应数据，并采用直接内存读取DMA方式将脑干响应数据存储在预设的存储空间。以此实现脑干响应数据的采集，并且利用直接内存读取DMA方式，无需占用设备CPU，减少了CPU的中断处理任务，避免数据丢失，提高了数据采集的可靠性。
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公开(公告)号：CN115998249A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211378972.5
申请日：2022-11-04
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本申请提出一种脑电图中的伪影处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待处理的时域下的目标脑电图信号；对所述目标脑电图信号进行倒谱分析，得到所述目标脑电图信号对应的梅尔倒谱系数；基于所述梅尔倒谱系数进行伪影检测、识别及去除中的至少一种处理。本申请具有较低的计算成本和较高的伪影检测和去除准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115956932A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211395135.3
申请日：2022-11-08
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种肌肉疲劳的检测方法及系统，肌肉疲劳的检测方法包括：获取来自多个无线肌电图信号采集器的肌电图信号，并将肌电图信号保存到先进先出的数据缓存器中；基于预设的肌电图信号特征计算算法，分别计算每个肌电图信号对应的平均功率谱频率，并且将计算过程中的数据保存至先进先出的数据缓存器中；基于每个肌电图信号对应的平均功率谱频率确定肌肉疲劳的程度；计算每个肌电图信号对应的平均功率谱频率的过程中包括：基于巴特沃斯高通滤波器滤除肌电图信号中的低频噪声；以及基于插值滤波器平滑肌电图信号中包括的处于工业频率范围内的频谱。基于此，实现无线并且能够实时快速地进行肌肉疲劳的检测。
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公开(公告)号：CN112274158A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011058817.6
申请日：2020-09-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种生物电位记录器，包括：斩波放大模块和低通滤波模块；斩波放大模块包括：偏移消除单元、共模消除单元、反馈单元、直流伺服单元、输出放大单元、阻抗提升单元、第一调制单元和第二调制单元；偏移消除单元与共模消除单元、反馈单元、直流伺服单元、第一调制单元和第二调制单元连接；输出放大单元与反馈单元、直流伺服单元、第二调制单元、阻抗提升单元和低通滤波模块连接；第一调制单元与阻抗提升单元连接。通过斩波放大模块的第一调制单元降低输入噪声，直流伺服单元去除电极直流偏移，最后通过低通滤波模块进行滤波，降噪能力强；使用共模消除单元减少共模干扰；能够在对输入信号进行放大的同时，降低噪声的干扰，性能高。
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公开(公告)号：CN111130550A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010005982.9
申请日：2020-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种逐次逼近寄存器型模数转换器和转换方法，包括：负极电容阵列、正极电容阵列、比较器、逐次逼近寄存器型逻辑控制器和数字解码电路；比较器的负极输入端与负极电容阵列相连，其正极输入端与正极电容阵列相连，逐次逼近寄存器型逻辑控制器分别与比较器的输出端以及数字解码电路相连。使用冗余结构能够有效抑制早期步骤生成的决策错误。相较于传统的基于二进制搜索算法的结构，最主要区别是冗余结构的低位电容组的权重之和高于相邻的电容组权重。通过重新分配负极和正极电容阵列中的电容，插入新的电容组，使高位电容组对应的权重小于低位电容组的权重之和，实现冗余结构。对电容阵列使用分段结构能够减少电容的使用量，降低功耗。
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公开(公告)号：CN1818923A
公开(公告)日：2006-08-16
申请号：CN200610064937.0
申请日：2006-03-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及用于射频识别系统的加密验证方法，属于射频识别通信领域。该方法包括：读卡器对标签进行唤醒；读卡器获取密钥信息，计算产生密钥Key；读卡器向标签发送随机数RA和包含RA’和RB数据包；标签对随机数RA加密后得到RA”，；如果RA’＝RA”，则读卡器通过验证；标签使用加密算法ek利用密钥Key对随机数RB加密得到RB’；标签将RB’回送给通过了验证的读卡器；读卡器对随机数RB加密后得到RB”，如果RB’＝RB”，则标签通过验证；通过了认证的标签和读卡器双方可以正常地进行后续通信。本发明没有对系统数据库造成额外的存储负担。可方便地植入到基于任何RFID通讯协议的RFID系统中。
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公开(公告)号：CN114201310B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111216154.0
申请日：2021-10-19
Applicant: 清华大学 , 北京宁矩科技有限公司
Abstract: 本申请涉及信号收发及转换技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于软件定义的信号收发系统、方法及存储介质。所述系统包括：控制器、数字基带处理器和软件定义收发器，数字基带处理器和控制器电连接，数字基带处理器和软件定义收发器通信连接，数字基带处理器包括寄存器表，数字基带处理器用于通过控制器对寄存器表中对应的配置信息进行修改。软件定义收发器包括射频板、可编程逻辑模块和PC机；射频板接收射频模块发出的信号，可编程逻辑模块与PC机之间通过高层协议通信。本申请所述系统实现了灵活处理信号，系统性能功耗和数据速率之间达到了平衡，扩展了应用场景。
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