光纤融合下的室内可见光通信系统

    公开(公告)号:CN114172577A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202210130684.1

    申请日:2022-02-12

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提供一种光纤融合下的室内可见光通信系统,包括光电转换器,将光纤传入的光纤信号转换成电信号并发送给接入端信号发射模块,及将接入端信号接收模块发出的电信号转换成光纤信号并输入光纤中;接入端信号发射模块,接收光电转换器发出的电信号,对电信号进行均衡及放大以驱动第一发光二极管发出光信号并提升及平坦第一发光二极管的频响,再发送给用户端,由用户端将光信号转化为满足网络协议标准的电压信号以输入至网络接口;接入端信号接收模块,在第一光电二极管接收到用户端将网络接口的电压信号转化成的光信号并将光信号转换成电信号后,将电流信号转化电压信号,并对电压信号进行放大以与光纤信号进行适配。

    一种基于三段子网络表示的泊松去噪方法

    公开(公告)号:CN109242798B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201811078556.7

    申请日:2018-09-14

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于三段子网络表示的泊松去噪方法,包括以下步骤:步骤(a):像素值全为1的输入图像经过卷积处理后与经过两个卷积算子的含噪图像相加,得到中间处理图像1;步骤(b):将中间处理图像1经过一个无batch normalization层的resnet模块处理后,得到中间处理图像2;步骤(c):对步骤(b)进一步使用两个卷积后,与像素值为1的图相加,得到最终结果;本发明继承和扩展了传统方差稳定变换方案的结构和优势,通过网络设计和监督学习的方法,利用三个子网络处理非线性学习映射,网络的拓宽大大提高了去噪性能;与传统的迭代去噪方法相比,本发明具有更好的去噪性能,特别是在低信噪比的情况下图像恢复效果更加优越。

    一种带有振动式自充电电池的智能螺栓

    公开(公告)号:CN112460127A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011236566.6

    申请日:2020-11-09

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种带有振动式自充电电池的智能螺栓,包括:截面形状为圆形的螺栓主体;螺栓头部中心有通到螺栓主体的圆孔;芯片处理模块和无线模块集成在同一块电路板上;圆孔底部有传感器模块;圆孔中部有芯片处理模块和无线模块;圆孔顶部有振动式自充电电池模块;振动式自充电电池模块底部有电池正负极接头;振动式自充电电池与芯片处理模块和无线模块电路板通过第一导线连接;芯片处理模块和无线模块电路板与传感器模块通过第二导线连接。通过本发明结构设置,解决了传统智能螺栓供电布线难或者自带化学电池风险的问题,将振动这一不利因素转化成为电能,使智能螺栓成为独立单元,方便智能螺栓的安装与维护,利于大规模使用智能螺栓。

    一种多用手工工具
    74.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112405629A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011337903.0

    申请日:2020-11-25

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提供一种多用手工工具,包括两个弹性臂及两个工具头,两个弹性臂的一端连接,另一端间隔设置、且各连接一工具头,至少一工具头通过滑动调节结构与对应的弹性臂连接,滑动调节结构包括沿垂直弹性臂长度方向设置的至少一滑槽以及与滑槽配合的滑动件,滑动件连接弹性臂与工具头,每个工具头上均设有刀刃。上述多用手工工具,通过设置滑动调节结构连接工具头与弹性臂,将工具头可活动设置,操作者可以使用拇指将可活动的工具头沿滑槽向上推,使工具头能够在弹性臂上进行位置调节,让工具头从镊子状态切换为剪刀状态,使得工具头集剪、镊为一体,操作简便,效率高,解决了现有技术中频繁换用工具延长操作时间、增加操作风险的技术问题。

    一种基于超声调制的贝塞尔光束大景深光声显微成像装置及方法

    公开(公告)号:CN111948145A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010706502.1

    申请日:2020-07-21

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 一种基于超声调制的大景深贝塞尔光束光声显微成像装置,包括脉冲激光器、压电陶瓷圆管、三维扫描器和函数发生器、数字脉冲延时器、D型触发器构成的同步电路。脉冲激光器发射激光脉冲,入射至填充满液体的压电陶瓷圆管,函数发生器对压电陶瓷圆管施加正弦射频信号,压电陶瓷圆管在径向上振动产生超声波,径向上液体折射率表现为零阶贝塞尔函数分布,同步电路同步激光器出光和压电陶瓷圆管的折射率变化,使脉冲激光器在压电陶瓷圆管折射率变化为正最大的时候出光,此时,从压电陶瓷圆管出来的光束为贝塞尔光束,通过第五透镜聚焦在样品上。本发明使用超声调制产生贝塞尔光束,实现光声显微成像成像景深的拓展,利于对生理活动的快速大范围监测。

    一种基于光纤延时的提升光声图像质量的多脉冲光声显微成像方法及其装置

    公开(公告)号:CN111938579A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010609423.9

    申请日:2020-06-29

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 一种基于光纤延时的提升光声图像质量的多脉冲光声显微成像方法及其装置,包括激光发生器、三根不同长度的光纤、光纤合束器、超声探头、三维扫描器、信号采集卡以及工作站。所述的基于光纤延时的提升光声图像质量的多脉冲光声显微成像方法主要是使用三根不同长度的光纤将一个激光脉冲分成彼此间含有一定时间间隔的三个光脉冲,然后通过光纤合束器将从三根光纤出来的光束合成一路光束,最后被物镜聚焦在样品上,依次在焦面激发光声信号,从而可在一次A型扫描中获得三个分离的光声信号,将这三个光声信号进行叠加获得高信噪比光声图像。本发明使用光纤延时的方法获得多个脉冲,使光声显微成像系统一次扫描既可以获得多次测量信号,提升了成像速度。

    一种基于大规模天线阵的分布式定位和测速方法

    公开(公告)号:CN111931121A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010991979.9

    申请日:2020-09-21

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于大规模天线阵的分布式定位和测速方法,包括:通过离线的深度神经网络训练得到深度神经网络模型;利用深度神经网络模型对大规模天线阵列的多路并行接收信号进行实时处理,得到多普勒测量结果;将多个分布式大规模天线阵列测量到的多普勒测量结果汇聚到中心站;在中心站对各分布式大规模天线阵列的上报结果进行关联;利用关联上的多普勒测量结果,进行位置和速度解算。本发明能够解决传统的定位和测速方法,在大规模天线阵的体制下,存在实时计算复杂度过高的问题。

    一种基于地面标记物的无人机悬停精度自测量方法

    公开(公告)号:CN110766751A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910950797.4

    申请日:2019-10-08

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于地面标记物的无人机悬停精度自测量方法,包括:通过无人机自身搭载的摄像头对固定于地面的标记物进行视频自拍摄,获取每一帧二值化图像标记物的质心像素坐标,计算出质心像素坐标在水平二维中X和Y轴方向上的像素标准差,基于一帧图像利用几何关系结合标记物的物理尺寸信息计算图像中标记物在水平二维方向上单位像素点对应的实际物理长度,获得标记物的质心像素标准差对应的实际物理长度,并利用无人机与地面标记物的相对运动特性得到无人机在水平二维方向上的实际悬停精度。本发明提供的基于地面标记物的无人机悬停精度自测量方法基于自身搭载的摄像头实现无人机水平方向上二维悬停精度的测量。

    一种契连柯夫事件与伽马事件符合成像装置和方法

    公开(公告)号:CN109683188A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201910034781.9

    申请日:2019-01-15

    Applicant: 南昌大学

    CPC classification number: G01T1/161 G01T1/2985

    Abstract: 一种契连柯夫事件与伽马事件符合成像装置和方法,目前传统的正电子发射成像由于只探测由正电子湮灭的γ光子,丢失了部分可供获取的可见光数据。一种契连柯夫事件与伽马事件符合成像装置包括富质子同位素注入模块、多辐射探测器模块、多事例时间符合模块、系统传递函数获取模块和核素分布图像重建模块,富质子同位素注入模块,用于对生物体中参与生理与生化过程的物质进行标记,其主要内容是屏蔽生物体以外的背景光,并使生物体带有可以发光的标记物,本发明的优点:超高灵敏度,能够发掘更多的粒子信息,具备更高的系统精确度和成像定量准确度,抵御背景光和生物体自发光的事件时间符合设计,有利于降低成像的背景噪声。

    一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法

    公开(公告)号:CN106056554B

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201610383443.2

    申请日:2016-06-01

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法,按以下步骤:步骤A:把磁共振图像转换到梯度域中,在水平梯度图像和垂直梯度图像上进行滤波器学习,建立图像稀疏模型。步骤B:通过引入辅助变量,并利用轮换技术交替更新滤波器和稀疏参数,恢复水平梯度和垂直梯度,然后在这两个方向上重建图像。本发明把图像转换为梯度域后,可以更好地稀疏表示,然后利用卷积稀疏编码对梯度域里的整幅图像进行稀疏重建。由于对整幅图像进行处理,可以很好地保留相邻图像块间的潜在信息,因此可以更好地重建磁共振图像,达到令人满意的效果。

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