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公开(公告)号：CN116978114A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310717233.2
申请日：2023-06-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种利用智能手机的非接触式手语识别方法，属于移动计算应用技术领域。本发明利用手机内置扬声器发出人耳听不见的高频声音信号，该信号经过听障人士的手语动作反射，再由手机内置的麦克风接收。将接收信号经过处理，提取出整个过程的信道冲击响应。当用户表达不同手语动作时，整个信道的信道状态信息也并不相同，通过深度学习方法来识别这些信息对应的手语动作。本发明采用了细粒度的信道冲击响应特征识别出手指级别的手语动作，设计了一系列信号处理算法去除环境中的静态以及动态干扰。通过训练端到端神经网络模型时在两个单词间添加额外的标签，避免了手动对手语句子训练数据进行分割。本发明易于部署，用户体验好，不易受环境干扰。
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公开(公告)号：CN116019451A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310009590.3
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/16 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种利用智能音响的多信息融合细粒度人体疲劳检测方法，属于移动计算应用技术领域。本方法利用智能音响发送听不见的高频调频连续波信号，这些信号由用户反射并由麦克风阵列接收。应用麦克风阵列的特性，使本发明具有良好的抗干扰能力。同时，分别基于时间重新分配多次同步压缩变换、小波散射和轻量级网络MobileViT提取用户的行为信息，以及VMD提取用户的生理信息。之后，基于统计信息来融合行为信息和生理信息，并进一步结合SVM分类器实现细粒度的疲劳检测。本发明更易部署、成本更低，不容易受到环境噪声的干扰，具有很强的抗环境干扰能力。
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公开(公告)号：CN116035614A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310009646.5
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B7/00 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L25/18 , G10L25/66 , G10L25/30 , G10L15/08 , G10L15/16 , H04R1/10
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机进行抗噪音的肠鸣音监测方法，属于移动计算应用技术领域。本发明采用基于卡尔曼滤波和经验模态分解的去噪技术，分别消除环境和内部噪声。从去噪后的肠鸣音数据中提取梅尔频谱系数特征，设计了LSTM网络来识别肠鸣音和非肠鸣音。通过采用数据增强策略来获得足够的训练数据，进一步提高系统的泛化能力和鲁棒性。此外，本发明设计了基于滑动窗口和基于频带方差的两种算法，分别计算肠鸣音的频率和持续时间，从而精细地评估相应的胃肠道状态。本发明成本低、用户体验好、不存在隐私泄露问题，适用于用户对胃肠道状态进行日常监测。
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公开(公告)号：CN117598673A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311593947.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种利用耳内麦克风采集骨传导心音的血压监测方法，属于移动计算应用技术领域。采用对数梅尔频谱图及谱反演算法，进行噪声消除，提高抗环境的干扰能力；基于香农能量峰值检测算法和能量熵比端点检测算法，分别提取心音的时域和频域特征，提高特征提取的准确性；使用主成分分析降低特征的维度，以获得与血压相关的主要特征，降低网络训练的负担；基于DNR建立血压与心音特征之间的映射关系，实现血压检测。本发明适用于医疗、健康检测及移动计算应用技术领域，使用耳机在耳道内采集的骨传导心音进行血压测量，能够降低血压测量的成本、提高检测的舒适性和便捷性，并支持长期监测，适合广泛采用。
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