-
公开(公告)号：CN112241724B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
-
公开(公告)号：CN112487703B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
-
公开(公告)号：CN112418014B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011238990.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H04L27/00 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积长短期记忆神经网络的调制信号识别方法，首先通过无线通信系统预先获取无线连续时间信号，构成数据集；其次，通过选取合理的阈值将含噪信号滤除，然后将处理后获得的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号；最后，发挥卷积神经网络对信号特征的提取能力，结合长短时记忆网络的记忆性，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本有效地分类。本发明用小波去噪预处理技术抑制输入信号的高频噪声，构建卷积长短期记忆神经网络，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本更加有效地分类；提高复杂环境下识别准确率，是一种适用于真实信道环境下的调制识别方法。
-
公开(公告)号：CN112418014A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011238990.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积长短期记忆神经网络的调制信号识别方法，首先通过无线通信系统预先获取无线连续时间信号，构成数据集；其次，通过选取合理的阈值将含噪信号滤除，然后将处理后获得的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号；最后，发挥卷积神经网络对信号特征的提取能力，结合长短时记忆网络的记忆性，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本有效地分类。本发明用小波去噪预处理技术抑制输入信号的高频噪声，构建卷积长短期记忆神经网络，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本更加有效地分类；提高复杂环境下识别准确率，是一种适用于真实信道环境下的调制识别方法。
-
公开(公告)号：CN112487703A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112241724A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
-
公开(公告)号：CN213787363U
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202022378816.1
申请日：2020-10-23
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本实用新型公开了一种脉搏体温测试仪，包括单片机最小系统电路，以及分别与单片机最小系统电路相连接的传感器模块、信号处理模块、显示模块和报警模块；传感器模块采集体温及心率信号，心率信号由信号处理模块处理，单片机将体温及心率信号通过显示模块显示，单片机控制报警模块对体温及心率数值进行预警。本实用新型所提供的脉搏体温测试仪具有体积较小、易于携带、成本低廉、简易实用的优点，对人体体温及脉搏的测试效果明显直观。
-
公开(公告)号：CN214273858U
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202022785442.5
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: F03D7/00
Abstract: 本实用新型公开了一种基于单片机的模拟变速恒频风力发电控制装置，包括分别与单片机连接的风速传感器模块、OLED显示模块、按键模块、直流电机驱动模块，直流电机驱动模块用于驱动电动机模块，风速传感器模块用于传输风速信息至单片机，OLED显示模块显示风速信息，按键模块用于调节驱动电动机工作的起始和截止风速。本实用新型所提供的基于单片机的模拟变速恒频风力发电控制装置具有体积较小、电路结构简单，实现控制系统的智能化设计，具有广泛的实用性。
-
公开(公告)号：CN213424213U
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202022779828.5
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G08C23/04
Abstract: 本实用新型公开了一种基于红外通信的波形传输装置，在发射端，包括信号依次连接的信号发生器、第一单片机、模数A/D转换器、红外发射器；在接收端，包括信号依次连接的红外接收器、第二单片机、数模D/A转换器、示波器；模数A/D转换器与第一单片机相连，数模D/A转换器与第二单片机相连；信号发生器输出波形经模数A/D转换器处理后由红外发射器发射，红外接收器将接收的信号输出至数模D/A转换器，数模D/A转换器将信号接入示波器用于显示发射端的波形。本实用新型所提供的基于红外通信的波形传输装置具有体积较小、电路结构简单，实现对模拟信号波形进行无线传输。
-
公开(公告)号：CN215956058U
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202022772551.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本实用新型公开了一种太阳能充电装置，包括与单片机相连的复位电路模块，时钟模块，电池管理芯片模块，液晶显示模块以及转换芯片模块，电池管理芯片模块与太阳能电池板相连，转换芯片模块将电量转换成数字信号并通过液晶显示模块显示。本实用新型所提供的太阳能充电装置具有体积较小、携带便捷、电路结构简单且绿色、清洁等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.028 seconds)
