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公开(公告)号：CN109061558A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810640649.8
申请日：2018-06-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的声音碰撞检测及声源定位方法，其特征是，包括如下步骤：1）建立声音碰撞检测与声源定位系统；2）产生声音信号；3）区分声音信号；4）声音数据类型转换；5）绘制声音频谱图；6）时延差估计；7）数据划分；8）构建深度学习模型；9）确定声源位置。这种方法声源定位检测的精度高，检测速度快、实时性强。
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公开(公告)号：CN109001772A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810601341.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/30
Abstract: 一种基于峰值位置比较的北斗导航信号获取方法，包括如下步骤：接收北斗导航信号；将北斗导航信号进行平均采样与本地码进行相关运算，获得相关函数；将相关函数进行峰值搜索，记录峰值的位置；重复步骤（1）至步骤（3），重复至少2次，得到相应的峰值位置；对得到的所有峰值位置进行比较，得到比较结果；判断比较结果是否满足预期的变化规律。如果是，则判定信号存在，北斗导航信号获取成功；如果否，则判定信号不存在，返回步骤（1），对北斗导航信号进行下一次接收。本发明实现了对北斗信号的快速获取，满足软件接收机对实时性的要求；对弱信号（尤其是低于-128dBm）下较小的相关峰值的检测概率高，系统虚警率大幅度降低。
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公开(公告)号：CN108845344A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810418454.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/48
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS和超宽带双模定位方法，包括如下步骤：基于超宽带短距离无线定位得到监控对象的速度V1和位置信息L1；应用BDS定位系统，通过粒子滤波器融合定位，得到监控对象的速度V2和位置信息L2；用Kalman滤波对两个位置信息和速度(L1，V1)、（L2，V2）进行融合定位，得到精确定位信息。本发明适用于监控对象的精确位置信息反馈，能够有助于帮助监控对象突发病情或其他情况下得到及时医治。
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公开(公告)号：CN108765557A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810526067.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于BDS的山体滑坡三维重建的几何方法，先基于北斗卫星导航系统（BDS），在远离滑坡体的安全区域内选择稳定的无强干扰的位置建立基准点，在山体滑坡监测区域沿滑坡方向选择纵断面建立n个变形监测点，采集监测点数据，通过BDS接收机获取滑坡数据；再对滑坡数据进行预处理，对所得n个监测点引入W曲面对滑坡山体进行参数化，得到重建滑坡体的网格曲面模型S(u,v)；最后针对监测点的物理特性加入约束条件，根据约束条件建立Lagrange方程，构成滑坡山体三维可视化模型，实现山体滑坡三维重建。采用本发明方法具有数据易于存储、复杂度小、计算过程高效、对复杂的山体模型恢复迅速，对滑坡山体模型可进行的局部修正等优点。
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公开(公告)号：CN108613678A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810410356.0
申请日：2018-05-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于北斗导航节点的室内导航声音定位系统及方法，系统包括由北斗星、北斗导航节点、监控站、主控站及注入站组成的室外部分和由控制计算机、超声波接收器及超声波发生器组成的室内部分，结合北斗导航技术和室内导航声音定位的方法，实现在室内等建筑物内更可靠的定位服务。该方法包括步骤：数据集中，对室内控制计算机输入数据；室内声音定位，利用TDOA方法实现超声波定位；室内导航。采用本发明的技术方案在定位区域较大的情况下仍能精确室内导航及定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108563962A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810412135.7
申请日：2018-05-03
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F21/6263 , G06F2221/0708
Abstract: 本发明涉及一种基于空间位置服务的隐私保护方法，利用差分隐私保护的性质对空间位置服务数据中各种隐私信息进行最大限度的保护，同时又不加入过多噪声而影响服务质量。相对于传统隐私保护而言，差分隐私保护能够在攻击者拥有最大背景知识的条件下抵抗各种形式的攻击。本发明正是借助差分隐私保护的这一大优势，实现对隐私保护的收益最大化。本发明在编码机制上使用指数机制，将三维空间的坐标转换为实体对象；在数据发布方面运用交互式发布机制，使用迭代数据集生成架构（IDC Framework），减少耗费的隐私保护预算，从而降低噪声总量；查询端的数据挖掘方面采取适用于三维数据集的频繁项集挖掘方法—PrivBasis，能够在保证计算性能的前提下降维实现差分隐私保护。
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公开(公告)号：CN108389262A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810210327.X
申请日：2018-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开一种结合曲率特征的用递归图重建分叉血管表面的方法，包括获取单分支血管骨架线的代数表达，结合曲线的曲率特征对骨架线进行采样；基于曲线的采样点的法向量取横截面，拟合截面上的轮廓点得到轮廓线；采用递归图的方法插补轮廓线，得到每一单分支上完整的轮廓线；将不同分支在分叉区域进行拼接，得到整个血管的完整轮廓线；将轮廓线的对应点用三角面拼接构建血管表面；选择Loop细分方法对血管表面进一步细分，使重构表面更加光滑，该方法结合曲率特征进行采样，降低了采样密度，用递归图方法进行轮廓插补，重建的血管模型更逼真，减小了计算量，提高重建效率，且重建的血管模型具备可重构性，为引入物理特性建立功能性血管模型建立基础。
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公开(公告)号：CN108376541A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810121985.1
申请日：2018-02-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明公开了一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，采用基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构进行建模。在家居环境中实现一个静音区，人们可以在这个区域内不受定点限制并且避免因长期佩戴耳塞的不适而享受到一种安静氛围。在该仿真模型中，提出了一个基于几何声学的七个路径法对声学路径进行了建模。其次，可视化整个室内空间的三维声场；此外，为了衡量仿真系统的降噪效果，检测声音抑制系统下的信号数据，利用FCM算法对其进行聚类，引入Delaunay三角剖分算法集成相应的声音分布区域，可以将仿真的性能直接表现在三维空间上。
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公开(公告)号：CN107485387A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710863101.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: A61B5/04 , A61B5/4854 , A61B5/4887 , A61B5/7267 , A61H39/002 , A61H2201/0184 , A61H2201/1635 , A61H2201/165 , A61H2201/50 , A61H2205/065 , A61N1/36014
Abstract: 本发明提供了一种穴位自动跟踪系统以及方法，该系统包括穴位采集装置以及服务器。所述穴位采集装置包括手环本体以及设置在所述手环本体上的加速传感器、电子针灸模块、经络信号采集模块、预处理模块、无线通信模块以及报警模块，所述预处理模块与所述加速传感器、所述经络信号采集模块、所述电子针灸模块、所述无线通信模块以及所述报警模块连接，所述穴位采集装置与所述服务器建立无线通信连接。该系统可以缓解目前用户只有在主动进行测量时，才能获取到自己的身体状况，且获取到的身体状况不能体现用户病情严重程度的问题。
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公开(公告)号：CN119252341A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411262514.4
申请日：2024-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16B40/00 , G16B20/30 , G06F18/211 , G06F18/23 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种添加的掩码的scRNA‑seq测序数据PCA降维方法，涉及生物信息技术领域，其技术方案要点是：包括采集数据并进行预处理，得到原始基因表达矩阵；添加掩码，筛选并掩盖低可变基因，从而得出掩码矩阵；奇异值分解，使用SVD分解求出降维矩阵；PCA降维，根据降维矩阵的特征值与原始基因表达矩阵相乘，得到降维结果；聚类可视化，使用leiden方法进行聚类，使用T‑SNE方法进行可视化。本发明提出了一种添加的掩码的scRNA‑seq测序数据PCA降维方法，通过添加掩码的方式保留低表达基因之间的潜在联系，同时采用从基因表达综合中心(GEO)下载的数据集，经过传统PCA与掩码PCA方法分别降维，通过聚类精确度比较方法效果，结果表明了在大部分数据集上，聚类效果得到了明显提升。
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