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公开(公告)号：CN111562781A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010247765.0
申请日：2020-04-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性导航的室内导盲小车，包括小车机械结构，用于给设备提供载体；充电器与电源，用于给外设供电；主控，用于连接各个模块，协同工作；DC电机及其驱动设备，用于控制引导盲人行进；惯性导航单元，用于在室内定位小车位置；传感器模块，用于紧急情况的判定。本发明利用单片机与各模块通信，通过惯性导航单元制导，来引导盲人前进，如遇紧急情况，经超声传感器或触碰传感器判定后电机紧急制动。
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公开(公告)号：CN111558943A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010249087.1
申请日：2020-04-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种智能家庭管家机器人，包括硬件结构、控制系统。硬件结构包括外壳、行走结构、温度传感器结构、湿度传感器结构、人机交互结构、浇花机械手结构、摄像结构、清洁机械手结构、充电器及电源模块。控制系统主要由多个单片机模块、FPGA模块构成。所述温度传感器、湿度传感器、浇花机械手与控制系统通过信号线连接，可采集家中所养殖花卉的温度、湿度情况，通过机器学习对花卉情况进行判断，合理浇水。所述摄像结构、人机交互结构可通过机器学习对冰箱中果蔬情况进行判断，在人机交互模块中提供买菜提醒、过期提醒、食谱建议。所述清洁机械手结构、行走结构可通过机器学习对地面环境进行判断和打扫。
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公开(公告)号：CN107088069B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710195051.8
申请日：2017-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体PPG信号分段的身份识别方法，主要解决现有基于PPG信号身份识别率较低的问题。实现步骤：1)获取训练数据库和测试数据；2)对训练数据预处理，建立单周期波形库；3)对单周期波形分段，获取各子波形集及权重因子；4)利用DNMF方法对各子波形集分解，获取基空间和训练子特征集；5)利用权重因子对训练子特征融合，获取训练模板库；6)对测试数据预处理并分段，获取子波形集及权重因子；7)将测试数据子波形在基空间上投影，获取测试子特征集；8)对测试子特征加权融合，获取测试特征集，利用SVM分类器完成身份识别。本发明识别率在99.62％以上，可应用于金融、政府机构等领域的个人身份识别。
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公开(公告)号：CN107273825A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710388966.0
申请日：2017-05-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进典型相关分析的生理信号融合身份识别方法，主要解决现有方法识别率较低的问题。其实现步骤：1)获取脉搏波和呼吸信号并对其训练数据预处理；2)训练数据波形截取，获取脉搏波训练集合和呼吸训练集合；3)分别求取上述两个集合的类内、类间邻域；4)根据类内、类间邻域，计算上述两个集合的类内、类间相关矩阵并构造正则化典型相关分析目标函数；5)求解基于正则化典型相关分析的脉搏波、呼吸转换矩阵；6)利用转换矩阵求取训练融合特征向量；7)获取脉搏波和呼吸信号测试数据求取测试融合向量；8)对测试融合向量进行类别判别，得出身份识别结果。本发明提高了身份识别率，可应用于电子商务和远程医疗身份认证。
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公开(公告)号：CN106473750A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610876814.0
申请日：2016-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: A61B5/117 , G06K9/00516 , G06K9/0053 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于光电容积脉搏波最佳周期波形的身份识别方法，主要解决现有PPG信号身份识别方法识别率较低的问题。其实现步骤：1)获取被鉴定者PPG信号，进行小波去噪和归一化处理；2)对处理后的PPG信号进行波形分割，获取多个单周期波形；3)选取最佳单周期波形，去除异形波；4)对多个最佳单周期波形进行平均，得到平均周期波形；5)进行傅里叶变换获取幅度谱样本；6)用非负矩阵分解对幅度谱样本降维，生成测试特征向量；7)利用支持向量机将测试特征向量与预先生成的被鉴定者训练特征向量库进行匹配，输出身份识别结果。本发明的身份识别率可达到99.6％以上，有效性和可靠性高，可用于远程医疗高身份识别率的场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103200642A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310128022.1
申请日：2013-04-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无线移动网络路由选择的优化方法，属于无线移动网络领域。其具体技术方案为：根据网络节点的邻居数目实时动态界定网络中的局部区域，对于邻居数目大于界定值的节点，将其划分到密度大的局部区域，对于局部区域的节点，则根据当前发送节点的局部区域的网络拓扑，基于单源最短路径进行路由，对于局部区域外的节点，采用基于地理位置的路由协议进行路由；若路由失败，则发送节点存储待发送的报文，并在时间T后，重新进行路由选择。本发明可应用于如车载自组织网络等的高动态的无线移动网络。本发明将基于地理位置的路由和基于网络拓扑的路由充分结合，分场合调用，增加了报文投递成功率，减少了时延，提高了网络的整体性能。
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公开(公告)号：CN105515765A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510902794.5
申请日：2015-12-09
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04W12/04 , H04L9/0866
Abstract: 本发明公开了一种自适应动态量化的生物密钥生成方法。其实现步骤为：1.采集人体心电信号，对其进行小波变换去噪和归一化处理；2.对归一化处理后的心电信号进行R波检测，并提取脉冲间距特征；3.统计脉冲间距特征的均值和方差，并根据方差计算脉冲间距特征的信息熵；4.根据脉冲间距的信息熵，自适应动态确定脉冲间距特征的量化位数；5.根据确定的量化位数，对脉冲间距进行量化编码，生成生物特征序列；6.传感器节点和协调器节点对生成的生物特征序列进行密钥协商，生成两节点共享的生物密钥。本发明在保证密钥随机性的同时，提高了生物密钥的产生效率，降低了身份认证的错误概率，可用于无线体域网节点之间的认证。
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公开(公告)号：CN107122643B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710224596.7
申请日：2017-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PPG信号和呼吸信号特征融合的身份识别方法，主要解决现有方法识别率较低的问题。其实现步骤：1)对训练PPG信号和呼吸信号预处理；2)对处理后的信号分别进行波峰检测，获取两信号的波形样本；3)利用指数稀疏约束的平滑非负矩阵分解方法分别对两信号样本提取特征，获取特征矩阵；4)对两信号的特征矩阵融合，获取训练模板库；5)分别对测试PPG样本和呼吸样本进行投影，获取测试特征；6)进行特征融合，获取融合测试样本；7)对测试样本类别预测，得到识别结果。本发明能够生成稳定有效的融合特征样本。仿真结果表明，其识别率达到100％，可应用于医疗、安全防务等对身份识别准确率要求较高的应用领域。
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公开(公告)号：CN105792198B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610117678.7
申请日：2016-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无线体域网的生物增强无线信道密钥生成方法，主要解决ASBG方法密钥生成不一致率高、速率低及随机性差的问题。其技术方案是：1.采集人体心电信号生成生物特征序列；2.利用生物特征序列生成无线信道增强因子；3.利用无线信道增强因子得到增强探测包；4.进行生物增强无线信道探测，获取接收信号强度序列；5.对接收信号强度序列进行量化编码得到映射状态序列；6.对映射状态序列进行协商与认证，得到量化比特序列；7.对量化比特序列进行信息协商与隐私增强得到节点双方共享的密钥。本发明降低了静态环境下无线信道密钥生成的不一致率，提高了密钥生成的速率及随机性，可用于无线体域网中节点间的对称密钥建立。
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公开(公告)号：CN105515765B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510902794.5
申请日：2015-12-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应动态量化的生物密钥生成方法。其实现步骤为：1.采集人体心电信号，对其进行小波变换去噪和归一化处理；2.对归一化处理后的心电信号进行R波检测，并提取脉冲间距特征；3.统计脉冲间距特征的均值和方差，并根据方差计算脉冲间距特征的信息熵；4.根据脉冲间距的信息熵，自适应动态确定脉冲间距特征的量化位数；5.根据确定的量化位数，对脉冲间距进行量化编码，生成生物特征序列；6.传感器节点和协调器节点对生成的生物特征序列进行密钥协商，生成两节点共享的生物密钥。本发明在保证密钥随机性的同时，提高了生物密钥的产生效率，降低了身份认证的错误概率，可用于无线体域网节点之间的认证。
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