公开(公告)号：CN117752345A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202410194693.6

申请日：2024-02-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘冠廷 ,  严颖 ,  蔡昊洋 ,  陈嵚杰 ,  李真 ,  何思稹 ,  张琪琪

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及基于脑电信号的人体兴奋程度评估方法，首先针对预设各兴奋程度分类频率范围内的样本脑电信号，执行离散小波变换，获得相对应各级子带信号，并基于预设各待分析统计特征筛选获得各目标统计特征，进而针对预设分类网络进行训练，获得兴奋程度评估模型，即可在实际应用中针对待分析人员的兴奋程度进行分类，设计方案提高了模型的表示能力和泛化能力，与常用的深度学习方法相比，在保持高精度的同时，取得了计算速度方面的提升，能够高效实现人体兴奋程度的评估。

公开(公告)号：CN118984489A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411069795.1

申请日：2024-08-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨博 ,  李鹭洋 ,  何思稹 ,  陈浩

IPC: H04W64/00 ,  G06N3/044 ,  G06N3/042 ,  G06N3/09 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20 ,  H04W4/02 ,  H04W4/33

Abstract: 本发明提供了一种基于异构图和注意力机制的超宽带室内定位方法，包括：步骤1，构建异构图并设计元路径；步骤2，建立异构图节点特征提取模块，用于提取异构图节点特征；步骤3，建立基于元路径的节点特征聚合模块，用于进行基于元路径的节点特征聚合；步骤4，建立基于聚合特征的测距值和标签位置估计模块，用于进行基于聚合特征的测距值和标签位置估计；步骤5，进行基于监督学习的网络训练，得到训练好的超宽带室内定位模型，从而满足室内定位的需求。通过本发明方法，可以更好的提取、融合多种特征，并实时更新标签位置和测距值，对于标签位置的预测更加准确。