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公开(公告)号：CN107290741B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710409174.7
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权联合距离时频变换的室内人体姿态识别方法，该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过MTI滤波，截取包含人体姿态的数据，选取有效距离门；之后利用加权联合距离时频变换得到联合距离时频分布图，提取图中躯体包络的特征参数；接着利用机器学习算法确定不同姿态和特征参数之间的映射关系；最后根据所得到的映射关系，判决人体姿态的种类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地识别室内不同的人体姿态。
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公开(公告)号：CN110596705A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910780687.8
申请日：2019-08-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生命体征SAR成像的人体目标身份识别方法及系统，方法包括：采集待识别人员的呼吸波形，提取呼吸波形的特征参数，并输入分类器中进行训练，获得身份识别模型；利用基于相位解调的生命体征SAR成像方法确定场景中人体目标的准确位置；将雷达移动到确定好的人体目标位置正前方获取人体目标的呼吸波形；将待识别的呼吸波形输入到身份识别模型中，即可准确得到人体目标的身份。系统包括呼吸波形提取模块、特征提取模块、分类模型建立模块、成像模块、人体目标定位模块、身份识别模块。本发明方法的身份识别准确率高，可以准确获得场景中人体目标的位置及身份信息，鲁棒性好，且适用性更广。
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公开(公告)号：CN110309690A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201810255917.4
申请日：2018-03-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时频谱和距离多普勒谱的手势识别检测方法。首先将超宽带雷达录取的手势数据经过预处理，去除了原始手势回波信号中的杂波及噪声，得到了带有手势动作特征的手势回波信号；然后对手势回波信号分别在时频谱和距离多普勒谱进行分析，根据具体物理特征提取两张图中相应的包络特征参数，接着利用机器学习算法判决手势的种类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地实现不同手势的识别检测。
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公开(公告)号：CN106405509B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610784026.9
申请日：2016-08-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/292
Abstract: 本发明针对雷达接收信号在角度‑多普勒平面的块稀疏性，提供了一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1，雷达在待测距离单元邻近单元接收一个快拍数据作为雷达接收信号；步骤2，对雷达接收信号进行空时自适应信号预处理，如角度‑多普勒平面进行离散化处理、构造超完备矩阵等，得到空时自适应信号；步骤3，对空时自适应信号进行分块处理；步骤4，通过块稀疏下的贪婪算法进行块稀疏恢复得到重构的信号并进一步性能分析。本发明通过利用杂波在角度‑多普勒平面的块稀疏性对空时自适应信号进行分块处理，针对稀疏信号的内在结构更加有效精确的从观测信号中恢复出杂波在角度‑多普勒平面的分布，从而得到重构的信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108478203A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810125653.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/021
Abstract: 本发明涉及生物医学监测领域，具体涉及一种不约束受试者的非接触血压测量方法。本发明采用单生物医学雷达，对准受试者腹部或者背部，然后要求受试者进行屏气，录取屏气时采集到的主动脉脉搏波波形信号，并利用EMD算法进行特征提取，得出主动脉脉搏波波形信号的各个特征点，确定每个特征点和脉搏波的时间段的映射关系。根据映射关系，求出生物医学雷达获取的主动脉脉搏波波形信号对应的脉搏波传导时间。由脉搏波传导时间可以得到相应的血压值。相比传统的血压值测量方法，本发明提供的测量方法只需要单个射频传感器，精度更高，且具有不需要仪器接触和对受试者不加约束的明显优点。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地获得血压值。
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公开(公告)号：CN107316653A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201610271092.6
申请日：2016-04-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的经验小波变换的基频检测方法，步骤如下：步骤1，对语音信号进行预处理：计算语音信号的短时能量和过零率，采用双门限法进行声韵分割，并把分割后的信号通过50～1500Hz的带通滤波器进行滤波，得到预处理之后的语音信号；步骤2，采用改进的经验小波变换法对预处理之后的语音信号进行分解，得到语音信号的各个模式函数；步骤3，根据各个模式函数，选取语音信号的主模式；步骤4，采用希尔伯特变换，求解主模式的瞬时基频值；步骤5，使用矩形窗函数对步骤4所得瞬时基频值做平滑处理完成基频检测。本发明具有高准确度，较好的鲁棒性以及高时间分辨率的特点。
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公开(公告)号：CN107290741A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710409174.7
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权联合距离时频变换的室内人体姿态识别方法，该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过MTI滤波，截取包含人体姿态的数据，选取有效距离门；之后利用加权联合距离时频变换得到联合距离时频分布图，提取图中躯体包络的特征参数；接着利用机器学习算法确定不同姿态和特征参数之间的映射关系；最后根据所得到的映射关系，判决人体姿态的种类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地识别室内不同的人体姿态。
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公开(公告)号：CN107174209A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710409161.X
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性动力学的睡眠阶段分期方法，首先监测不同个体的睡眠音频，截取整夜采集到的睡眠音频信号，并对采集到的睡眠音频信号进行降噪和声音事件检测，之后通过非线性动力学分析方法来进行特征提取，接着利用机器学习方法来确定睡眠阶段与特征参数之间的映射模型；最后根据映射模型，对音频设备录取的音频信号进行睡眠阶段分期。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地对睡眠阶段进行分期。
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公开(公告)号：CN105306068A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510733235.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: H03M9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时钟调相的并串转换电路。该电路由多级采样电路，多级时钟调相电路、同步复位电路、并串转换电路四部分组成。多级时钟调相电路由锁相环电路与基本时钟相位延时电路组成。输入的低频时钟经过多级时钟调相电路后，输出多级经过调相的时钟信号。并串转换电路采用多级调相时钟作为时钟信号，可以将输入的高速并行数据转换为串行数据输出。本发明使用FPGA设计实现，并通过布局布线约束技术使时钟相位精确可控，从而实现了用低频时钟对低速并行信号的采样并输出高速串行信号的功能。该电路具有精确性高、通用性好、稳定性强的特点。
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