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公开(公告)号：CN116467672A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310319507.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/24 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/00
Abstract: 一种基于脑电‑语音双模态决策融合的抑郁症识别方法，属于数字信号处理技术领域。本发明的目的是采用胶囊图神经网络和Transformer网络结合的D‑S证据理论决策融合策略，旨在于提高检测设备对抑郁症人群识别分类客观性和精准性的基于脑电‑语音双模态决策融合的抑郁症识别系统。本发明的步骤是：采集脑电及语音信号、数据预处理、脑电及语音的特征提取、构建及训练胶囊图神经网络和Transformer网络、测试集的抑郁症分类识别。本发明克服仅依据单一模态导致的个体差异影响大、抑郁症分类辨识度低的问题，有效挖掘和融合了脑电及语音信息中包含的抑郁因素，提高了抑郁症分类识别准确率。
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公开(公告)号：CN116451146A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310248092.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/2415 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , B60W50/08
Abstract: 一种基于混合神经网络的脑电信号分类方法，属于人机交互智能技术领域。本发明的目的是在准确的分类后，将脑电信号转换为数字信号并形成用来控制车辆的控制指令，实现脑电信号对于汽车控制辅助驾驶的基于混合神经网络的脑电信号分类方法。本发明步骤是：采集脑电信号，脑电数据预处理，构建融合熵矩阵，训练混合神经网络模型，测试集的数据分类，将上位机与模拟驾驶舱相连，驾驶员头戴脑电帽，测试驾驶员对于车辆的控制效果。本发明大大提高了分类的准确率，并且将混合神经网络的模型进行优化得到了更好的分类效果。同时将神经网络的分类结果转化为对汽车的控制指令，可以实现在紧急状况下对于车辆进行脑电控制，实现停车、左转、右转、加速以及常态驾驶五种控制状态。为驾驶员及同行人员的安全提供了保障。
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公开(公告)号：CN113305830A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110466880.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态控制的仿人机器人动作系统及控制方法；系统，包括操作者、上位机、机器人本体；控制方法，步骤如下：对机器人本体各个舵机进行逐一标号，记录机器人姿态信息，如以及操作者打开各个陀螺仪蓝牙，逐一连接至上位机，操作者做出姿态变化，各陀螺仪进行空间定位。上位机记录此时的和将人体姿态信息进行整合，求出人体姿态与机器人姿态之间的转换矩阵，并与动作组数据库中的标准转换矩阵依次进行相关系数计算；搜索出最优相关系数，并读取动作组数据库中对应存储的舵机信息，将存储的舵机信息编译成控制指令；仿人机器人接收动作控制指令，执行相应的关节运动，各舵机达到预定角度，完成仿人机器人动作控制。
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公开(公告)号：CN108852304A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810809904.7
申请日：2018-07-23
Applicant: 吉林大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/0478
Abstract: 本发明公开了基于脑电信号的睡眠质量分析装置及方法,克服了目前被动的改善用户睡眠质量、且价格昂贵、使用不方便和没能够使用户了解自己的睡眠情况并进行改善的问题，该装置包括脑电信号分析仪与用户手机客户端；脑电信号分析仪包括脑电电极组、脑电信号处理模块、FPGA微控制器、蓝牙模块、头盔与电源模块；脑电电极组安装在头盔上，脑电电极组与脑电信号处理模块电线连接，脑电信号处理模块与FPGA微控制器电线连接，FPGA微控制器与蓝牙模块电线连接，电源模块分别和脑电信号处理模块、FPGA微控制器与蓝牙模块电线连接；脑电信号分析仪与用户手机客户端采用无线通信方式连接。本发明还提供一种基于脑电信号的睡眠质量分析方法。
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公开(公告)号：CN106066697A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610410671.4
申请日：2016-06-13
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06F3/015 , H04M1/72519
Abstract: 本发明属于脑－机接口技术领域，涉及一种脑控手机拨号的控制装置及控制方法；克服现有技术存在的特殊人群使用手机设备困难的问题；控制装置包括脑电头盔和被控端；脑电头盔包括脑电电极、脑电信号处理模块、FPGA微控制器、蓝牙模块；被控端包括智能手机设备；控制方法包括以下步骤：1、控制装置初始化；2、脑电头盔与智能手机设备进行蓝牙配对；3、脑电电极接收脑电信号；4、将脑电电极接收到的脑电信号，经过脑电信号处理模块的放大、A/D转换后，发送到FPGA微控制器中；5、FPGA微控制器将脑电信号传递到智能手机设备中；6、智能手机设备接收脑电信号并且打开软件A，对脑电信号进行编写解码，将脑电信号对应功能执行在智能手机设备上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100547626C
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200810050362.6
申请日：2008-02-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种人体穴位识别与考试系统。旨在克服操作过程复杂、工作范围有限与功能单一等问题。主要由人机交互界面部分和穴位信息采集部分组成，其间为无线传输连接。人机交互界面部分包括一台安装了自编的计算机程序的采用两台显示器的计算机、ZigbeeCC2430主模块与型号为T39620的陶瓷天线，计算机与主模块之间为串口线连接，主模块与陶瓷天线之间电线连接。穴位信息采集部分由分立的5个控制单元和穴位探测笔组成。每个控制单元包括一个ZigbeeCC2430从模块、AT89S51单片机、嵌在人体模型穴位上的开关所组成的键盘阵列与型号为T39620的陶瓷天线。人体穴位识别与考试系统应用于中医学的教学领域。
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公开(公告)号：CN101510358A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910066658.1
申请日：2009-03-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种采用视频图像处理实时统计车流量的方法及装置。旨在克服要么方法复杂，要么准确性差的问题。该方法的步骤是：1)在视频图像中的车道上设置虚拟检测线圈；2)对经过虚拟检测线圈的由视频图像采集装置捕获的每一帧视频图像中的像素进行处理，获取运动车辆目标；3)检测并抑制被分割出的运动车辆目标的阴影；4)分析经过虚拟检测线圈的视频图像中像素值的变化来统计车辆的个数。其中，车道上设置的虚拟检测线圈的形状为一矩形，虚拟检测线圈的长度为车道宽度，虚拟检测线圈的宽度为3至6个像素，虚拟检测线圈的个数为检测车流量车道的数量，相邻车道上的两个虚拟检测线圈在车道方向的距离小于最小机动车车身长度的二分之一。
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公开(公告)号：CN101256218A
公开(公告)日：2008-09-03
申请号：CN200810050577.8
申请日：2008-04-08
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02T90/168 , Y04S30/12
Abstract: 本发明公开了一种汽车动力电池荷电状态的测量系统。旨在克服电池内部参数难以取得、测试建模困难与测量不够准确等问题。它由数据采集部分和数据中央处理与传输部分组成。数据采集部分包括有电压传感器、电流传感器与温度传感器。数据中央处理与传输部分包括有数据处理单元和CAN传输单元。数据处理单元采用嵌入模糊预测算法的数字信号处理器，CAN传输单元包括CAN总线收发器与CAN总线。CAN总线收发器的一端与数字信号处理器的CAN控制器电线连接，CAN总线收发器的另一端与CAN总线电线连接，CAN总线再与汽车的电子控制单元或主控计算机电线连接。本发明可应用于电动汽车、混合动力汽车和其它产品上的电池测试与管理领域。
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公开(公告)号：CN111709267B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010228240.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种深度卷积神经网络的脑电信号情感识别方法，属于人机交互智能技术领域。本发明的目的是通过将深度卷积神经网络从输入的差分熵矩阵中学习其所携带的情感特征，以实现针对具体情感任务的分类准确率提升的深度卷积神经网络的脑电信号情感识别方法。本发明步骤是：采集脑电信号、数据预处理、构建差分熵矩阵、训练深度卷积神经网络模型、测试集的情感分类。本发明克服直接将情感脑电信号送入深度卷积神经网络模型中产生的复杂度高、分类准确率不够高的问题，提高了情感识别分类准确率。
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公开(公告)号：CN108888280B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810507554.9
申请日：2018-05-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于脑电信号分析的学生听课注意力评价方法，为解决学生听课注意力集中度难以表征的问题，基于脑电信号分析的学生听课注意力评价方法为：1.采集学生的脑电信号:1)采集原始脑电信号；2)对原始脑电信号进行前置一级放大处理；3)对一级放大处理的脑电信号进行再次放大；4)将放大后的脑电信号转换为数字信号；2.分析脑电信号：1)去除脑电信号工频干扰；2)对脑电信号进行低通滤波处理；3)去除眼电伪迹；4)特征提取与量化；6)将样本熵量化为注意力集中度；3.将量化的注意力集中度通过无线发送设备发送；4.通过无线接收设备接收注意力集中度数据；5.存储一段时间的注意力集中度数据；6.通过可视化界面呈现。
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