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公开(公告)号：CN101968881B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010522739.0
申请日：2010-10-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种运动模糊和散焦复合模糊的图像复原方法，该方法能够对运动模糊和散焦同时出现的图像进行参数估计和图像复原，它包含如下步骤：(1)建立高斯白噪声模板，将降质图像与白噪声模板卷积，达到去除噪声的目的；(2)通过图像能量谱估计图像的模糊主方向和副方向；(3)计算图像的主方向导数矩阵和副方向导数矩阵；(4)分别对主方向导数矩阵和副方向导数矩阵实施自相关运算和方向累加运算；(5)根据主方向导数自相关的累加曲线和副方向导数自相关的累加曲线，估计主方向模糊长度和副方向模糊长度；(6)根据获得的主方向模糊长度和副方向模糊长度，建立复合模糊模型；(7)利用维纳滤波对降质图像进行复原。
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公开(公告)号：CN102209368A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110162776.X
申请日：2011-06-16
Applicant: 中国人民解放军理工大学 , 东南大学
Abstract: 分布式自组网中基于合作博弈的多业务协作多址接入方法。通过计算合作博弈中的纳什讨价还价解，让不同优先级业务的节点通过协作谈判自适应的将信道划分为竞争时期和非竞争时期，在保证网络整体性能最大的基础上，满足不同优先级业务节点的要求；在竞争时期内，高优先级节点和低优先级节点一起竞争信道，高优先级节点享有更高的接入优先级；在非竞争时期，高优先级节点不参与竞争，从低优先级节点中选出一个无冲突的直接发送数据分组。
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公开(公告)号：CN100479444C
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200610096718.0
申请日：2006-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 电力线通信系统中块状方式的信道估计方法是一种用于在电力线中高速传输数据信号的块状方式的信道估计方法，该方法为：接收同步帧中的经过信道的64点伪随机序列；找出这16点值中模最大的，并以此模值的25%为门限，这16点中凡是小于门限的都清零，完成此过程后在这16点序列后补112个数值为零的序列点，补成128点序列；将这128点序列去做128点的快速傅立叶变换，得到一个新的128点序列，此即为信道频域冲击响应的估计；分别求出每点各自的共轭以及模的平方；接收数据帧中的数据经过快速傅立叶变换的结果，将其与刚才求出的的共轭做乘法，又得一128点序列；将此128点序列去除以前面求出的模的平方。
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公开(公告)号：CN1933463A
公开(公告)日：2007-03-21
申请号：CN200610096718.0
申请日：2006-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 电力线通信系统中块状方式的信道估计方法是一种用于在电力线中高速传输数据信号的块状方式的信道估计方法，该方法为：接收同步帧中的经过信道的64点伪随机序列p（n）；找出这16点值中模最大的，并以此模值的25％为门限，这16点中凡是小于门限的都清零，完成此过程后在这16点序列后补112个数值为零的序列点，补成128点序列；将这128点序列去做128点的快速傅立叶变换，得到一个新的128点序列，此即为信道频域冲击响应的估计H（k）；分别求出H（k）每点各自的共轭以及模的平方；接收数据帧中的数据经过快速傅立叶变换的结果，将其与刚才求出的H（k）的共轭做乘法，又得一128点序列；将此128点序列去除以前面求出的H（k）模的平方。
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公开(公告)号：CN118736830A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410985941.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 东南大学 , 江苏高速公路联网营运管理有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能网联环境下高速公路多车道分流车辆换道控制方法包括：获取道路信息、交通流信息和车辆行驶信息等，判断是否需要开放硬路肩；将车辆按是否必须变道分为两类，并对变道区域内的每条车道进行编号，进而划分出各个换道路段；通过搭建交通场景仿真场景，构建智能网联车辆行驶模型，计算每个换道路段的最佳换道概率；根据最佳换道概率为每辆分流车辆在当前所处车道上指派一个换道路段；将换道指令发布给分流车辆，分流车辆根据指令完成一次换道动作；若车辆仍然处在内侧车道，则重复此过程，直至车辆成功变道至最外侧车道。本发明能够对分流车辆进行有效控制和引导，提高交通流的整体效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112218378A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010847811.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种不完美信道状态信息衰落信道中的无线资源分配方法，包括：(1)考虑信道估计误差的影响，利用椭球近似的方法，信道状态信息的估计误差可以被建模成一个不确定集合；(2)利用加权求和的方法建立联合优化问题；(3)基于在线学习的方法，针对信道估计误差边界确定和不确定的两种情况分别提出时延敏感数据调度的方法。本专利提出的基于在线学习的调度算法可以解决信道状态信息估计误差的问题，并提高系统在能效、传输时延以及丢包率方面的性能。
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公开(公告)号：CN108091345B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201711443394.8
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
IPC: G10L21/0308 , G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种基于支持向量机的双耳语音分离方法，该方法首先将双耳声信号经过Gammatone滤波器后，提取各个子带声信号的耳间时间差ITD和参数耳间强度差IID；在训练阶段，将包含两个声源的纯净混合双耳声信号提取的子带ITD、IID参数作为支持向量机SVM的输入特征，训练得到每个子带的SVM分类器，在测试阶段，在混响和噪声环境下，对包含两个声源的测试混合双耳声信号提取子带特征，利用各个子带的SVM分类器，对各个子带的特征参数进行分类，从而完成对混合语音中各个声源的分离。本发明基于支持向量机模型的分类能力，实现了复杂声学环境下鲁棒的双耳语音分离，同时有效解决了频点数据丢失的问题。
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公开(公告)号：CN110718232A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910896903.5
申请日：2019-09-23
Applicant: 东南大学
IPC: G10L21/0208 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于二维语谱图和条件生成对抗网络的语音增强方法，将语音信号经过短时傅里叶变换后的若干帧频谱组成二维语谱图，将其作为条件生成对抗网络的输入特征，通过生成网络G和判别网络D的互相对抗训练生成网络G。测试过程中，提取含噪语音的二维语谱图，训练阶段得到的G网络直接将含噪语谱图映射为增强语谱图，从而实现语音增强。本专利基于语谱图和条件生成对抗网络的语音增强算法大幅提高了增强后语音的感知质量，且算法的泛化性能好，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107513614B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610427259.3
申请日：2016-06-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及3‑氧戊二酰胺类萃取剂在贵金属金的萃取中的应用，所述的3‑氧戊二酰胺类萃取剂为酰胺荚醚类萃取剂。本发明中的3‑氧戊二酰胺是一类化学性质稳定、不易降解、耐酸性强的萃取剂。该类萃取剂可以从含有金的溶液中萃取金，具有萃取剂用量小，萃取速度快等优点，该类酰胺荚醚萃取剂3‑氧戊二酰胺作为萃取分离金的萃取剂具有实际应用的前景。该类萃取剂对贵金属金的萃取效率最高可达99.82％。
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公开(公告)号：CN108091345A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711443394.8
申请日：2017-12-27
Applicant: 东南大学
IPC: G10L21/0308 , G06K9/62
CPC classification number: G10L21/0308 , G06K9/6269 , H04S2420/01
Abstract: 本发明公布了一种基于支持向量机的双耳语音分离方法，该方法首先将双耳声信号经过Gammatone滤波器后，提取各个子带声信号的耳间时间差ITD和参数耳间强度差IID；在训练阶段，将包含两个声源的纯净混合双耳声信号提取的子带ITD、IID参数作为支持向量机SVM的输入特征，训练得到每个子带的SVM分类器，在测试阶段，在混响和噪声环境下，对包含两个声源的测试混合双耳声信号提取子带特征，利用各个子带的SVM分类器，对各个子带的特征参数进行分类，从而完成对混合语音中各个声源的分离。本发明基于支持向量机模型的分类能力，实现了复杂声学环境下鲁棒的双耳语音分离，同时有效解决了频点数据丢失的问题。
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