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公开(公告)号：CN116563093A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310517801.4
申请日：2023-05-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种视频运动放大方法，其特征在于，包括如下计算步骤：(1)读取一段视频a；(2)对视频a进行下采样，获得视频b；(3)使用复值可操纵金字塔对视频b的各帧图像进行空间域分解，获得不同方向与不同尺度的子带图像序列c，获取各子带图像序列每个像素复数值的相位序列和幅度序列；(4)选取合适的时域滤波器类型、截止频率和阶数参数，对各子带c的每个像素的复值相位的时间序列进行滤波，获取感兴趣相位成分序列(5)对按照设定的放大倍数α进行放大，并加到子带c的相位序列上，得到新的相位序列(6)基于各子带c的每个像素的新相位序列和幅度序列重构新的子带，并将子带合成得到运动放大后的视频。方法效率高。
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公开(公告)号：CN108710029B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810727871.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 南京大学
IPC: G01R25/00
Abstract: 一种基于计算机程序对信号谐波分量的初相位进行精确估计的方法，其特征在于，包括四个步骤，(1)读取待估计信号的采样序列x(n)n＝0，1，...，N‑1，设采样率为fsHz，其感兴趣信号谐波分量的频率f0已知或已测得；(2)计算序列x(n)幅频谱|X(f)|和相频谱φ(f)在全频域的γN个等间隔的离散值|X(k)|和φ(k)k＝0，1，...，γN‑1(其中γ＞1)；(3)计算幅频谱序列|X(k)|k＝0，1，...，γN‑1中幅度值大于一阈值th的序列频率序号集合，记为Kth；(4)求解一优化问题确定感兴趣以f0为频率的谐波分量初相位的精确估值。简言之，搜索出一最优初相点，使得以为初相的以f0为频率的构造正弦序列和待测序列的相频谱在Kth频率点集合中的差值的范数最小，则将之估计为信号感兴趣的以f0为频率的谐波分量的初相。
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公开(公告)号：CN108710029A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810727871.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 南京大学
IPC: G01R25/00
Abstract: 一种基于计算机程序对信号谐波分量的初相位进行精确估计的方法，其特征在于，包括四个步骤，(1)读取待估计信号的采样序列x(n)n＝0，1，…，N‑1，设采样率为fεHz，其感兴趣信号谐波分量的频率f0已知或已测得；(2)计算序列x(n)幅频谱|X(f)|和相频谱φ(f)在全频域的γN个等间隔的离散值|X(k)|和φ(k)k＝0，1，…，γN‑1(其中γ＞1)；(3)计算幅频谱序列|X(k)|k＝0，1，…，γN‑1中幅度值大于一阈值th的序列频率序号集合，记为Kth；(4)求解一优化问题确定感兴趣f0谐波分量初相位的精确估值。简言之，搜索出一最优初相点使得以为初相的f0频率构造正弦序列和待测序列的相频谱在Kth频率点集合中的差值的范数最小，则将之估计为信号感兴趣f0谐波分量的初相
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公开(公告)号：CN108414833A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810206809.8
申请日：2018-03-07
Applicant: 南京大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 一种基于计算机程序对信号分量的频率进行精确估计的方法，包括三个步骤，(1)读取待分析信号的采样序列x(n)n＝0，1，...，N-1，它有频率为f0的感兴趣信号分量，(2)计算序列x(n)幅频谱|X(f)|在全频域的N个等间隔的离散值，|X(k)|k＝0，1，..，N-1，(3)求解一优化问题以确定感兴趣信号分量频率f0的精确估值，其特点是，不求幅频谱本身的峰值点，而求幅频谱与构造信号幅频谱间相关系数的峰值点，不是信号幅值谱线间两两比较，而是整个幅频谱之间两两比较，将加窗和噪声对频率估计的影响降到了最小。
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公开(公告)号：CN1771886A
公开(公告)日：2006-05-17
申请号：CN200510094164.6
申请日：2005-08-31
Applicant: 南京大学
Abstract: 人体平衡功能定量检测的方法，通过直立、直坐和手指压力检测板完成人体直立的双足压力、坐压力或手压力信息转换成电压信号的能量转换部件，压力检测板的下面有四个(或八个)压力传感器，对称分布于平板的四个角(或八个方位)，当压力作用于平板时，四个角(或八个方位)的传感器即给出与压力相关的一定大小的电信号，将这些信号通过换算即可求得作用于平板(检测板)上瞬时压力的中心位置，把这些随时变化的中心位置坐标逐点记录或通过显示板显示出来，即可对平衡功能进行各种分析或通过显示板的显示进行训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115761016A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211552789.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 南京大学 , 南京北路软件技术有限公司
IPC: G06T7/90 , H04N19/117 , H04N19/182 , H04N19/51
Abstract: 一种面向巡检的视频运动放大软件系统，其特征在于，它包括如下计算步骤，(1)读入一段短视频数据，(2)对每帧图像进行空间低通滤波并降采样，记结果为b，(3)选取b的关注区域，记为b1，(4)对b1，选择其像素的某种颜色或颜色组合作为特征，计算每帧图像该种特征平均值，将特征值平均值时间序列进行波形和频谱分析，结合先验知识，尝试并最终确定时间带通滤波器的类型、截止频率和阶数参数，(5)按确定的参数，对视频b逐像素进行时间带通滤波，将结果记为视频c，(6)将视频c按配置的放大参数G放大，并加上原视频b，则构成最终的放大视频，记为d，有d＝G*c+b；各步骤涉及的过程参数支持人机交互方式设置和调整。
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公开(公告)号：CN113219248B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110497446.X
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于时域波形比对的信号分量估计方法，针对信号分量频率已知、只估计信号分量初相位的情况，它包括以下步骤，(1)读取待估计信号采样序列x(n)，n＝0，1，…，N‑1，设采样率为fs，它有频率f0已知、初相位未知的感兴趣信号分量；(2)求解一以初相位为自变量的一元函数优化问题，将求得的最优解确定为感兴趣分量f0对应的初相位的精确估值一种基于时域波形比对的信号分量估计方法，针对信号分量的频率和初相位均未知的情况，包括以下步骤，(1)读取待估计信号采样序列x(n)，n＝0，1，…，N‑1，设采样率为fs，它有频率为f0、初相位为的感兴趣信号分量；(2)求解一以频率f和初相位为自变量的二元函数优化问题，将最优解确定为感兴趣分量频率f0和初相位的精确估值和
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公开(公告)号：CN114511812A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210149397.5
申请日：2022-02-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于机器视觉的井下钻杆自动计数的方法，其特征在于，包括如下步骤，(1)读取井下打钻场景视频进行拆帧，对拆得图像进行预处理，解决图像对比度小的问题，(2)对预处理的视频图像用所训练的目标检测模型进行二分类的目标检测跟踪，跟踪对象包括钻杆和钻机，(3)根据跟踪的钻杆钻机水平位置变化情况，在同一幅图中画出其周期性运动波形图，对退杆计数方式，若钻杆和钻机的双波形同时出现下降沿一次，则计数一次，对进杆计数方式，若钻杆和钻机的双波形同时出现上升沿一次，则计数一次。提高了计数的准确率。
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公开(公告)号：CN112394223A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011249888.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种信号分量频率和初相位的联合估计方法首先读取待测信号，包括以下步骤，(1)读取待估计的信号采样序列x(n)n＝0，1，...，N‑1，设采样率为fsHz，它有频率为f0、初相位为 的感兴趣信号分量；(2)对序列x(n)进行离散傅里叶变换DFT，得到其完整DFT复频谱X(k)k＝0，..，N‑1；(3)求解一以频率f和初相位为自变量的二元函数优化问题，来确定感兴趣分量频率f0和初相位的精确估值和 其特征在于，将频率和初相位因素同时考虑进去，定义二维联合优化问题进行估计，将求得的该最优化问题的频率f和初相位的最优解作为待测信号感兴趣分量频率f0和初相位 的估值 和 可以减少一个参数估计偏差对另一参数估计产生的影响，进而同时提高二者的估计精度。
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公开(公告)号：CN104382589B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410763395.0
申请日：2014-12-09
Applicant: 南京大学
IPC: A61B5/0444
Abstract: 本申请涉及从孕妇腹壁电中分离提取胎儿心电图(FECG)的方法。从腹壁电信号中分离提取胎儿心电图，主要包括两大步骤：第一步，估计腹壁电信号中的母体心电成分，并把估计的母体心电成分从腹壁电信号中去掉，得到胎儿心电图的初步估计结果，不妨称为胎儿心电图的初步估计阶段；第二步，进一步去除初步估计的胎儿心电图信号中的干扰噪声，获得胎儿心电图的精确估计结果，称之为胎儿心电图的增强估计阶段。本专利申请分别涉及胎儿心电图初步估计阶段的一种方法和胎儿心电图增强估计阶段的一种方法。提出的部分按段重采样提取方法较之前的按段重采样方法提高了估计的鲁棒性。
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