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少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法
本发明公开了少通道脑机接口EEG信号的特征提取方法，尤其涉及用于脑机接口的信号处理方法，属于认知神经科学、信息处理相交叉的技术领域。本发明通过基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解将少通道EEG信号扩容至多通道，通过将多通道合成信号映射在多维球体上以获取投影极限值瞬时时刻及其对应的通道信号，由投影极限瞬时时刻及其对应的通道信号确定多通道合成信号局域均值，以多通道合成信号及其局域均值的差值为固有模态函数，经过多次迭代计算获得多个固有模态函数。本发明提出的基于sin波辅助信号的多变量经验模式分解有效克
东南大学
2021-01-12
抑郁情绪快速评价与灾后心理重建脑机接口
北京工业大学
2021-04-14
基于脑电源定位方法的人体精神状态检测方法
基于脑电源定位方法的人体精神状态检测方法，先进行受试者的选择，后进行硬件连接和软件调试，再采用基于独立成分分析脑电信号特征提取方法进行滤波去噪、伪迹分离和提取脑电数据特征，并在MATLAB平台上画出所有分量的地形图；最后使用通过基于电偶极子理论、正逆演问题的分析以及研究头部模型的确定，得出电偶极子的源定位方法，以应用于脑电信号的源定位；最后对ESL的
西安交通大学
2021-04-14
XM-616大脑皮质功能定位模型
XM-616大脑皮质功能定位模型
XM-616大脑皮质功能定位模型可拆分为2部件，大脑作正中矢状切面，左侧大脑半球作水平切面，并剖开颞叶显示间脑，小脑作矢状剖面，按不同功能部位进行定位，并用颜色加以区别。
尺寸：自然大，21.5×17×14cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-634头颈部血管神经附脑模型
XM-634头颈部血管神经附脑模型
XM-634头颈部血管神经附脑模型由头颈部正中矢状切面（左侧半可向上移动）、颅顶、脑正中矢状切面、眼、左侧半胸锁乳突肌、三角肌、胸大肌、斜方肌、下颌骨、锁骨等19个部件组成，并显示头顶部正中矢状切面、颅顶、颅底、大脑半球、间脑、小脑和脑干各个部分，以及脑神经和脑血管等结构。
尺寸：自然大，34×37×20.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型可拆分为5部件，大脑作正中矢状切面，显示脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构、右半侧脑的动脉分布。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
头颈部层次解剖模型附脑N、AXM-633
XM-633头颈部层次解剖模型附脑N、A
XM-633头颈部层次解剖模型附脑N、A模型显示头部、颈部深、浅层血管和神经，在显示头部、颈部的肌肉基础上显示血管、神经的分布和走向，头部、颈部作正中矢状切面显示各种器官结构，左侧半脑拆下可示脑神经外形及脑神经进出脑及脑颅底部位，脑可拆下示眼外肌。
尺寸：自然大，38.5×24×50cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑、脑干水平切、脑神经核立体关系电动模型
XM-D022脑、脑干水平切、脑神经核立体关系电动模型
XM-D022脑、脑干水平切、脑神经核立体关系电动模型分别为沿丘脑内髓板的中心脑作水平切，示断面立体结构，沿丘脑内髓板的中心平面以上脑作冠状切面，示其平面结构，显示脑干主要核团的断面及立体结构与立体神经核团位置关系，模型控制面板上设有36个按钮功能键，可任意选择电动显示了解神经核团位置、形态和毗邻。
尺寸：34×34×70cm
材质：PVC材料+木框
标准配置：
■ XM-D022脑、脑干水平切、脑神经核立体关系电动模型：1台
■ 电源线：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法
一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。
武汉大学
2021-04-13
一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法
本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。
武汉大学
2021-04-13