基于ZYNQ及卷积神经网络的心电信号分类系统、方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311321574.4

申请日：

2023-10-12

公开(公告)号：

CN117574260A

公开(公告)日：

2024-02-20

发明(设计)人：

司玉娟杨文科陈鑫张展源冯建超刘立勋郎六琪

申请人：

吉林大学珠海科技学院

申请人地址：

130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号

IPC主分类号：

G06F18/2415

IPC分类号：

A61B5/346 A61B5/00 G06F18/2431 G06F18/213 G06F18/15 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205

代理人：

林灿伟

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

吉林省长春市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-08	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2415申请日:20231012
2024-02-20	公开	公开

共 50 条

[1]

短时训练卷积神经网络的心电信号分类方法 [P].

赵永红 ;

辛菁 ;

吴思杰 .

中国专利 :CN114451898A ,2022-05-10

[2]

基于卷积神经网络的心电信号心律失常分类系统 [P].

吴龙文 ;

赵雅琴 ;

聂雨亭 ;

任广辉 ;

何胜阳 .

中国专利 :CN111626114B ,2020-09-04

[3]

基于脉冲神经网络的心电信号分类方法 [P].

赵恒 ;

苟云飞 ;

刘婷 .

中国专利 :CN114052744A ,2022-02-18

[4]

一种基于深度卷积神经网络的心电信号分类方法 [P].

王涌超 ;

肖斌 ;

毕秀丽 ;

聂茜茜 .

中国专利 :CN113768515A ,2021-12-10

[5]

基于ZYNQ动态更新卷积神经网络的分类系统及方法 [P].

刘禹兵 ;

潘晔 ;

邵怀宗 ;

胡全 ;

林静然 ;

利强 .

中国专利 :CN111427838B ,2020-07-17

[6]

一种基于多模态卷积神经网络心电信号分类方法 [P].

李惠川 ;

刘树郁 .

中国专利 :CN110584654A ,2019-12-20

[7]

基于卷积神经网络的心电信号识别装置 [P].

王红梅 .

中国专利 :CN110680278B ,2020-01-14

[8]

一种基于一维卷积神经网络的心电信号分类方法 [P].

张强 ;

张建新 ;

李丹 ;

魏小鹏 .

中国专利 :CN107495959A ,2017-12-22

[9]

基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法 [P].

王晓甜 ;

陈世宇 ;

李小俚 ;

冯继凡 ;

苗垟 .

中国专利 :CN114611560B ,2024-09-06

[10]

基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法 [P].

王晓甜 ;

陈世宇 ;

李小俚 ;

冯继凡 ;

苗垟 .

中国专利 :CN114611560A ,2022-06-10

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