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公开(公告)号：CN114925780A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210679183.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法，包括以下步骤：1）在PC端上利用搭建好的轻量级CNN网络，通过用于图像分类的数据集进行训练，获得多次训练分类效果最好的网络模型；同时在FPGA硬件端对PC端导出的模型架构进行设计；2）对训练好的网络模型进行量化感知训练，将32位浮点数模型参数保存为8位定点整数，同时在FPGA硬件端对轻量级CNN网络完整的架构实现；3）将量化感知训练后的权重，根据设计好的并行度按照硬件需要的读写顺序写成coe文件格式，导入到FPGA的片内存储中，轻量级CNN分类器即可读取输入图片数据实现分类推理。该方法有利于提高分类器的实时性。
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公开(公告)号：CN112149569A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011012308.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种变压器基于模糊C均值聚类算法的声纹故障诊断方法，利用模糊C均值聚类算法对变压器绕组和铁芯机械运行状态中产生的不同声纹故障数据进行分类，并利用分类的结果判断故障的类型。当变压器中出现声纹异常时，利用模糊C均值对声纹数据进行处理，可以确定各个声纹数据样本的聚类中心，通过隶属度矩阵的行对应着所属类别，列对应着数据样本的顺序编号，隶属度矩阵每一列最大数据所在的行即为数据样本所对应的故障类别，这样就可以有效检测出声纹故障的类型。从而实现了由变压器由异常声纹引发的故障的诊断。
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公开(公告)号：CN119206069A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411295906.0
申请日：2024-09-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于多模态特征融合的人体三维重建方法，以场景人物对象的单目RGB图像与3D网格顶点标注作为原始训练数据集；将图像与3D网格顶点标注进行mask遮挡破坏处理；将处理后的数据输入到多模态自编码预训练框架进行特征融合训练网络模型；将预训练后的模型进行下游端到端微调训练并保存模型权重，再对单目图像进行人体网格三维重建。其通过多模态预训练补全任务，利用不同模态的单目图像与3D网格顶点在特征维度的信息差异，通过2D图像与3D标注之间的差异性，形成不同数据特征之间的互补，以完成面向自然场景存在复杂背景与遮挡情况下的人体三维重建任务。
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公开(公告)号：CN113627377B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110950319.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种基于Attention‑Based CNN的认知无线电频谱感知方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、对信号数据进行预处理，包括能量归一化和信噪比间隔划分，然后划分为训练集、验证集和测试集；S2、搭建注意力机制层；S3、将注意力机制层加入卷积神经网络中，得到Attention‑Based CNN模型；S4、利用预处理得到的数据对Attention‑Based CNN模型进行训练，得到训练好的Attention‑Based CNN分类器；S5、对新接收的数据进行数据预处理，然后送入训练好的Attention‑Based CNN分类器中进行分类，得到最终的分类结果，即为频谱感知的结果。该方法及系统有利于提高频谱感知的准确率，同时合理利用计算资源。
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公开(公告)号：CN116866917A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310739093.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 福州大学
IPC: H04W12/08 , H04W12/122 , H04W12/60 , H04W4/40
Abstract: 一种认知车联网中基于区块链的抵御大规模SSDF攻击方法，步骤一：首先搭建认知车联网在区块链架构下的频谱感知与接入的系统模型以及一个时隙的时间分配模型；步骤二：推导出高速移动下车辆用户在不完美控制信道下的频谱检测模型，并分析在不完美控制信道的模型下，对检测恶意车辆用户的影响；步骤三：采用基于前景理论的最终频谱决策方式对信道状态进行判决；骤四：推导出每个车辆用户的信誉值与信誉阈值，在次频谱检测结束后，将信誉值低于信誉阈值的车辆用户识别为恶意车辆用户；步骤五：提出根据信誉值修改难度的智能合约，减小恶意车辆用户接入频谱的机会。本发明适用于无线通信领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116819572A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310801167.7
申请日：2023-07-03
Applicant: 福州大学
IPC: G01S19/23 , G01S19/21 , G01S19/20 , H04L27/34 , H04L27/36 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的GPS数字发射系统及方法，通过生成基带信号，并经过中频放大器发送到射频前端，发射所产生的GPS信号，从而形成对选定区域的定位信息保护。同时，该系统还包含多个模块，如数据码生成、C/A码生成、卷积码编码、时延模拟、码相位模拟、多普勒模拟、RAIM校正、组帧、功率控制和BPSK调制模块，这些模块共同协作使得GPS信号发射系统具有更高的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN116595370A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310554887.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 福州大学 , 福建金石电子有限公司
IPC: G06F18/214 , H04L27/26 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的无线电信号生成方法。本发明通过使用生成对抗网络，构造一个完整的生成器和鉴别器系统，并将原始信号按一定比例分割作为网络结构的训练样本，利用训练数据进行网络结构参数的调整，根据原始信号数据的真实性，设计了一种新的损失度量函数，进一步度量真实的信号数据与合成信号数据的相似性损失，并利用该损失函数对生成器进行训练。最后完成对调制后原始无线电信号的学习，通过加入随机噪声生成新的合成信号数据。本发明生成的合成信号和原始信号高度相似，在信号接收机中有较高的识别率。
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公开(公告)号：CN116229693A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310027753.0
申请日：2023-01-09
Applicant: 广东省电信规划设计院有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无线电传输方法及装置，该方法包括：对建立的信道选择与功率分配的联合优化模型中的神经网络参数进行优化训练，通过贪婪策略选择智能体的动作，通过对存储到记忆池的状态转移进行损失函数的计算，以及通过反向传播算法和软更新方式得到最优网络参数，进而通过最优网络参数对信道选择与功率分配的联合优化模型进行优化迭代，然后通过联合优化模型进行信道和功率的选择。可见，实施本发明能够为每个用户做出最优的信道接入和功率分配策略，不仅保证了用户传输的公平性，更提高了传输系统的整体稳定性和传输速率。
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公开(公告)号：CN111913584B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010834455.9
申请日：2020-08-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于手势识别的鼠标光标控制方法及系统，使用MATLAB调用计算机自带摄像头或外接USB摄像头采集视频数据，检测和识别视频中人物的手势，并根据手势实时控制光标移动或点击。提出了一种融合PHOG（Pyramid Histogram of Oriented Gradients）特征和改进的LBP（Local Binary Pattern）特征并基于K‑NN（k‑近邻分类）分类器的手势图像识别方法。为了提高系统运行的实时性，系统通过肤色检测来确定当前帧是否有人手。当检测到有人手时，进一步提取PHOG特征和改进的LBP特征。在融合PHOG特征和改进的LBP特征后，采用K‑NN分类器实现手势分类识别。本发明实现了在不同的角度、不同的光线等复杂背景情况下，快速准确的识别用户手势，并根据识别结果准确实时的控制鼠标光标的动作。
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公开(公告)号：CN106788821A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710057130.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种认知无线电中双通道非参数化能量频谱感知方法，包括以下步骤：步骤一、每个认知用户都要从两个通道即待测信道和一个空白信道接收信号，这个空白信道可以是保护频带也可以是系统内预留的某些子频带；步骤二、根据从两个通道接收到的信号，构建判决统计量；步骤三、根据给定的虚警概率，构建判决门限；步骤四、将判决统计量和判决门限进行对比，如果判决统计量大于等于判决门限，则判断授权用户信号出现，否则判断其为不出现。本发明解决了在噪声不确定的情况下，如何使用能量检测技术并充分利用搜集到的信号，从而进行高准确度判决的问题。
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