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公开(公告)号:CN104345707B
公开(公告)日:2017-06-27
申请号:CN201310344312.X
申请日:2013-08-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种适用于传感网络的智能被动声探测节点装置,该装置采用传声器阵列形式和具有强处理能力的可编程控制器,结构紧凑,外形规则,通用性好,轻便节能,具有多种通信接口方式,易于便携和大规模组网。智能节点装置能够在节点级在线完成对预定声源信号的采集、增强、检测、定位、跟踪、识别等本地处理工作,可以显著降低对网络通信数据量和数据存储空间的要求,在复杂或恶劣的野外工作环境下具有更高的能量和带宽等网络资源利用效率。
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公开(公告)号:CN106821337A
公开(公告)日:2017-06-13
申请号:CN201710240722.8
申请日:2017-04-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00 , G10L15/22 , G10L15/16 , G10L19/032
Abstract: 本发明公开了一种有监督的鼾声来源识别方法。该方法包括数据的预处理、训练和识别,具体步骤为:首先,对鼾声实测数据进行Mel频率变换,得到数据样本;其次,设置卷积神经网络的结构、卷积层输出特征图数量和卷积核大小、池化尺寸、权矢量更新学习率、批训练样本数目、训练迭代次数;再次,将训练集的鼾声时频谱图作为卷积神经网络输入,根据设置好的网络结构进行网络初始化,经过前向过程、方向误差传播、更新权值和偏置,直到达到指定的迭代次数,完成训练过程;最后,将测试集送入训练好的网络模型,得到识别结果。本发明可以有效地识别出鼾声来源,识别结果准确,性能优良。
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公开(公告)号:CN103345921B
公开(公告)日:2015-08-26
申请号:CN201310295535.1
申请日:2013-07-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的夜间睡眠声信号分析方法。该方法首先读取用麦克风录制的待测者夜间睡眠声信号数据,通过短时能量门限方法对夜间睡眠声信号进行端点检测;然后利用一系列信号处理算法对夜间睡眠声信号的多个声学特征进行提取;最后通过基本的统计学方法对待测者的各项夜间睡眠声信号特征建立可供后续分析和研究的数据库。本发明实现容易,方法简单,开发成产品后硬件成本小,应用前景广阔。
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公开(公告)号:CN104345707A
公开(公告)日:2015-02-11
申请号:CN201310344312.X
申请日:2013-08-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/042 , G05B2219/25314
Abstract: 本发明公开了一种适用于传感网络的智能被动声探测节点装置,该装置采用传声器阵列形式和具有强处理能力的可编程控制器,结构紧凑,外形规则,通用性好,轻便节能,具有多种通信接口方式,易于便携和大规模组网。智能节点装置能够在节点级在线完成对预定声源信号的采集、增强、检测、定位、跟踪、识别等本地处理工作,可以显著降低对网络通信数据量和数据存储空间的要求,在复杂或恶劣的野外工作环境下具有更高的能量和带宽等网络资源利用效率。
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公开(公告)号:CN204049638U
公开(公告)日:2014-12-31
申请号:CN201420406552.8
申请日:2014-07-22
Abstract: 本实用新型公开了一种传声器阵列支架,属于声学仪器领域,也属于医疗仪器领域。一种传声器阵列支架,为设有至少两个传声器插孔的拱形支架,支架两端设有紧固件。本实用新型的优点是:能够同时放置多个传声器,并且能够清晰完整地采集患者各种体位时发出的鼾声信号,同时便于对阵列信号整合分析去除背景噪声。
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公开(公告)号:CN203520113U
公开(公告)日:2014-04-02
申请号:CN201320484626.5
申请日:2013-08-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于传感网络的智能被动声探测节点装置,该装置采用传声器阵列形式和具有强处理能力的可编程控制器,结构紧凑,外形规则,通用性好,轻便节能,具有多种通信接口方式,易于便携和大规模组网。智能节点装置能够在节点级在线完成对预定声源信号的采集、增强、检测、定位、跟踪、识别等本地处理工作,可以显著降低对网络通信数据量和数据存储空间的要求,在复杂或恶劣的野外工作环境下具有更高的能量和带宽等网络资源利用效率。
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