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公开(公告)号：CN104933683B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510310636.0
申请日：2015-06-09
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种用于磁共振快速成像的非凸低秩重建方法，本发明建立基于非局部相似图像块低秩先验信息的MR图像数据重构数学模型，釆用交替方向迭代方法对模型进行迭代求解：通过泰勒一阶近似和奇异值分解迭代求解带低秩先验信息的非局部图像模型的低秩矩阵的非凸p范数，得到相似图像块，再通过增加辅助变量和分离变量法迭代求解重建图像。本发明利用图像先验信息，将图像块的非局部相似性与低秩特性结合，并利用傅里叶变换和低秩矩阵的特性简化计算过程，降低算法复杂度，提高了部分K空间数据重建MRI图像的性能，在更少的扫描测量下更精确地重建图像，减少重建图像的伪影，实现快速磁共振成像。
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公开(公告)号：CN104714200B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201410714375.4
申请日：2014-12-01
Applicant: 南昌大学
IPC: G01R33/56
Abstract: 一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法，包括：(a)在双层伯格曼字典学习框架上融入带非凸函数p范数先验信息进行字典学习和系数稀疏，建立图像稀疏表示模型；(b)在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新学习字典和稀疏系数，特别地利用广义软阈值迭代方法求解非凸p范数先验信息的目标函数，更新稀疏系数；(c)在双层伯格曼字典学习外层迭代上进行图像更新，得到重建图像。本发明通过广义软阈值迭代方法求解带非凸p范数先验信息的目标函数，可以在更大范围内惩罚小系数且对大系数偏差更小，进一步地稀疏表示图像，在少的扫描测量下精确地重建图像，减少重建图像的伪影，恢复更多图像细节。
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公开(公告)号：CN105720836A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610256799.X
申请日：2016-04-25
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: H02M7/04 , H02M1/14 , H02M2001/009
Abstract: 一种整流电路，包括储能滤波电路SC1，具有输入节点P1、输入节点P2、输出节点P3、输出节点P4；储能滤波电路SC2，具有输入节点K1、输入节点K2、输出节点K3、输出节点K4；单向导电器件D1，在节点S1电压大于节点P1电压时，将节点S1耦接至节点P1；单向导电器件D2，在节点P2电压大于节点S2电压时，将节点P2耦接至节点S2；单向导电器件D3，在节点S2电压大于节点K1电压时，将节点S2耦接至节点K1；单向导电器件D4，在节点K2电压大于节点S1电压时，将节点K2耦接至节点S1。本发明可以在单一交流输入下产生两路输出，且这两路输出的电势区间可以相互交叠，并具有一定浮动空间。
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公开(公告)号：CN104933683A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510310636.0
申请日：2015-06-09
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种用于磁共振快速成像的非凸低秩重建方法，本发明建立基于非局部相似图像块低秩先验信息的MR图像数据重构数学模型，釆用交替方向迭代方法对模型进行迭代求解：通过泰勒一阶近似和奇异值分解迭代求解带低秩先验信息的非局部图像模型的低秩矩阵的非凸p范数，得到相似图像块，再通过增加辅助变量和分离变量法迭代求解重建图像。本发明利用图像先验信息，将图像块的非局部相似性与低秩特性结合，并利用傅里叶变换和低秩矩阵的特性简化计算过程，降低算法复杂度，提高了部分K空间数据重建MRI图像的性能，在更少的扫描测量下更精确地重建图像，减少重建图像的伪影，实现快速磁共振成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102394710A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110343505.4
申请日：2011-11-03
Applicant: 南昌大学
Inventor： 王玉皞
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于反演模式的电波传播预测方法，逆向考虑问题，即预先不建立传播模型及参数，而是从实测数据中提取地形地物对电波传播的影响，构建传播损耗因子表达式，求解传播损耗因子即建立了反演模型。通过离散化等进一步化简，以代数重建法求解方程得到传播损耗因子，继而可对特定区域内每个指定小区的二维覆盖分布求解，即覆盖重建。此方法对地形地物数据库依赖富有弹性，突破了确定性理论框架，克服了理论模型时变和计算机层析法传播方向对计算精度的影响，弱化了经验模型用于其他地区时的不确定性，并且计算速度快，消耗资源少。同时该方法可进一步结合经验模型和先验知识对预测结果进行优化。
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公开(公告)号：CN119358496A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411960470.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/367 , G06F17/11 , G06F17/16 , H04B10/116 , H04B10/70
Abstract: 本发明提供了一种由驱动电流和温度表征的LED模型建立方法及系统，属于可见光通信技术领域，该方法通过从LED载流子运动的速率方程出发，分别从速率方程的小信号形式与稳态形式得到LED的等效电路模型和模型各部分关于驱动电流和温度的解析解；并进一步提出关于载流子经历时间的模型来使得模型解析解仅包含驱动电流和温度，且模型系数少，最少仅需三次实测结果便可解出待定系数；模型所预测的阻抗与频响与实测结果符合度较高，同时可依据模型预测的LED工作状态来指导系统对LED的非线性作出补偿，如设计动态的均衡器，使均衡器极点随时与当前工作条件的LED相匹配，以此来达到最佳均衡状态。
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公开(公告)号：CN115835154B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211119339.4
申请日：2022-09-14
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体公开一种汽车状态监测网络中汽车状态采样率的设定方法，包括：基于汽车速度v、道路车辆密度ρ和车联网应用关于汽车状态信息传输可靠性要求的下界阈值rq等信息，计算得到汽车状态采样率的待选值λ1、λ2和λ3；比较汽车状态采样率待选值λ1、λ2和λ3的大小，得到汽车状态采样率λ。相比于现有汽车状态监测网络中汽车状态采样率恒定不变的设定方法，本发明提供的汽车状态采样率的设定方法由于充分考虑了汽车速度、道路车辆密度和车联网应用关于汽车状态信息时效性和传输可靠性的要求，因而有利于汽车状态的实时可靠监测。
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公开(公告)号：CN118540973A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410995419.9
申请日：2024-07-24
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供钙钛矿‑硫化铅量子点两端叠层太阳能电池及其制备方法，属于太阳能电池技术领域。该方法包括：在透明导电电极ITO或FTO上依次生长SnO2为第一电子传输层、钙钛矿薄膜为宽带隙钙钛矿吸收层、NiOX为第一空穴传输层、MoO3为缓冲阻挡层、ITO作为电荷复合层、ZnO或AZO为第二电子传输层、PbS‑IBr为窄带隙硫化铅量子点吸收层、PbS‑EDT为第二空穴传输层及金属电极。本发明将宽带隙钙钛矿材料与窄带隙硫化铅量子点材料级联，促进两端叠层太阳能电池对太阳光光谱中低能量光子的充分吸收，产生更多的光生载流子；同时构建全无机中间层结构，不仅显著提高电池性能的稳定性，还增强了红外光的透过率，最终实现两端叠层电池整体光电转换效率的提升。
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公开(公告)号：CN118230074A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410642644.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/06
Abstract: 本发明提供了一种知识辅助迁移学习的乳腺癌分子亚型识别方法及系统，该方法通过采用基于ImageNet预训练的Resnet50作为初始病灶分类器，并对其全连接层进行设置，得到目标病灶分类器；对数据集进行ROI采样和数据增强处理，得到若干目标采样块，并将目标采样块和对应的图像标签输入目标病灶分类器中训练；将目标病灶分类器的全局平均池化层和全连接层去除，随后添加顶部网络，得到整图分类器，再将处理后的影像整图输入整图分类器中，以进行预训练；采用乳腺癌分子亚型数据集输入到预训练后的整图分类器，进行迁移学习，得到目标整图分类器，最后将待诊断影像输入目标整图分类器中，输出softmax计算后置信度最高的图像级标签，以实现乳腺癌分子亚型识别。
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