公开(公告)号：CN118568697A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410693527.0

申请日：2024-05-31

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨晨熙 ,  郑全中 ,  张宇彤 ,  李昱旻 ,  凌力 ,  刘耀诚 ,  潘俊杰 ,  李欢 ,  周亚楠 ,  李建清 ,  刘澄玉

IPC: G06F21/32 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开基于多模态心脏信号的身份识别方法及系统，属于生理指纹识别技术领域；基于多模态心脏信号的身份识别方法包括：对获取的PPG和PCG信号进行滤波处理和归一化处理；根据PPG的波形特点对处理后的PPG信号进行峰值检测，对收缩期的峰值进行定位；基于定位到的PPG收缩期峰值，对PPG进行切分，保留峰值前以及峰值后一段固定时间的信号；对PCG信号进行降采样处理，使其频率和PPG相同，基于定位到的PPG收缩期峰值对PCG信号进行切分，保留峰值前以及峰值后一段固定时间的信号；利用深度学习的方法完成对经过切分后保留峰值前后一段固定时间的PPG和PCG信号进行多模态融合，并进行训练，得到最终的识别结果；制定评价指标对身份识别任务结果进行评价。

公开(公告)号：CN115563465A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211155942.8

申请日：2022-09-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 张叶茁 ,  李煊鹏 ,  周子楠 ,  郑全中

IPC: G06F18/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向辐射源个体识别的特征编码方法，基于格拉姆角和/差场变换，将IQ两路采样的辐射源电磁信号进行编码处理。将信号的实部、虚部以及幅度特征序列，分别进行格拉姆角和/差场变换，得到包含采样点间时域、频域相关特征矩阵。所获得的编码特征可作为深度神经网络输入，通过训练所获模型实现辐射源个体识别。本发明为针对雷达、通信等多种电磁信号的时域、频域特征提取提供了思路，为面向各类辐射源的个体识别任务提供了数据预处理的解决方案。相对传统编码方法，本发明对于辐射源IQ两路采集信号的特征提取效果更佳，且具有识别精度高、信号适用范围广的特征，对电子对抗等辐射源个体识别应用具有重要意义。