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公开(公告)号：CN119601042A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411454695.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L25/66 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/22 , A61B5/00 , A61B7/04 , G10L25/30 , G10L25/03 , G06F18/23213
Abstract: 本申请公开了一种基于多视图声学谱聚类的睡眠呼吸暂停检测方法，属于数字信号处理技术领域，包括：采集用户睡眠呼吸音频数据并进行分帧处理；对分帧处理后的音频数据，通过快速傅里叶变换，生成每一帧的时频图；利用Mel滤波器对每一帧音频信号进行滤波处理，将每个滤波器频带内的能量叠加后，得到Mel频谱图；对每一帧音频信号进行连续小波变换，根据小波系数得到小波图；根据时频图、Mel频谱图和小波图，构建多视图三维张量；对多视图三维张量进行聚类，得到每个时间步的特征向量；将特征向量作为输入，利用预训练的卷积注意力Utime网络，对用户的睡眠呼吸音频数据进行呼吸暂停检测；针对现有技术中睡眠呼吸暂停检测精度低，本申请提供了精度。
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公开(公告)号：CN117582203B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311364286.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于夜间睡眠状态下的非接触式连续血压监测装置、计算机设备和存储介质，包括信号采集模块，采用毫米波雷达采集人体颈动脉脉搏波信号；信号处理模块，对雷达采集到的回波信号进行解调，随后对解调信号进行体动检测，筛除体动段，之后对信号进行直流偏置去除、滤波及片段分割；脉搏波筛选模块，参照标准人体脉搏波波形，对分割后的脉搏波进行波形筛选；血压测量模块，采用深度学习方法建立血压与人体颈动脉脉搏波的映射关系。本发明通过对毫米波雷达回波信号进行信号处理与分析，解决了体动干扰，直流偏移，呼吸及噪声干扰以及不规则波形的剔除等问题，将脉搏波信号输入深度网络模型中，保证血压测量的精确性。
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公开(公告)号：CN119279511A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411490964.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B7/00 , G16H80/00 , G16H10/20 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种睡眠呼吸暂停的两阶段检测方法，涉及呼吸检测领域，包括：采集用户睡眠呼吸的气管音信号，生成气管音信号的梅尔谱图；其中，气管音信号包含呼吸音频信号和心音信号；构建基于VGG16网络的睡眠‑觉醒检测模型，计算用户睡眠时长；采用纵向盒算法AV‑Box对梅尔谱图进行睡眠呼吸暂停段检测；提取潜在睡眠呼吸暂停段的S1峰和S2峰，根据相邻S1峰的时间间隔计算RR间期；获取RR间期的统计特征，根据统计特征，利用支持向量机SVM进行呼吸暂停检测；根据呼吸暂停检测结果统计的睡眠呼吸暂停次数，以及睡眠时长，计算用户的睡眠呼吸暂停低通气指数AHI。针对现有技术中基于声音信号的睡眠呼吸暂停检测方法中诊断精度低，本申请提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN112634871B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011492568.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/08 , G10L21/0208 , G10L25/24 , G06F18/25 , A61B5/16 , A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于语音和雷达双传感器的测谎方法及系统。本发明首先利用麦克风和雷达同步采集语音信号和雷达信号；其次分别对语音信号和雷达信号进行预处理；之后根据说谎时的心理、生理特点，分别提取语音特征集、呼吸特征集和心跳特征集；接着利用特征融合技术对三种特征集进行融合；最后用机器学习分类器来实现对谎言的检测识别。本发明可以有效结合两种非接触传感器的优点并互补，性能可靠，可以准确地检测谎言。本发明不但不会给被测者带来不适感，并且能够消除语音的局限性，有效提高了测谎准确率，可靠性高，适用性广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116224325A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111463338.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/88 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种基于LFMCW雷达与欠定盲源分离的多人呼吸信号探测方法及系统。方法包括：首先对两路接收天线的雷达回波信号进行数据重排、提取重排后回波信号的相位，再通过带通滤波器滤除相位信号中的噪声和干扰，得到两路多人呼吸的混合信号；之后使用短时傅里叶变换将两路混合信号变换至时频域，两路时频点构成聚类平面，使用基于角度信息与能量信息融合的改进近邻传播算法做聚类分析，得到人数与混合矩阵的估计；最后根据混合矩阵通过L1范数最小化算法分离出时频域下的呼吸信号，通过逆短时傅里叶变换恢复至时域，得到多人的呼吸信号。本发明方法有效可行，性能可靠，仅使用双接收天线LFMCW雷达系统就能够获取相同距离门、相距很近的多人呼吸信号。
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公开(公告)号：CN116203521A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202111452095.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW雷达的多说话人识别方法，方法包括：使用DOA算法对多说话人进行定位；基于DOA的自适应数字波束形成，对接收的信号进行加权，得到对应角度的回波信号；对各回波信号计算距离维FFT，选取目标所在距离门，提取目标的雷达回波信号；使用带通滤波器对信号滤除干扰；使用曲线拟合的方法消除体动带来的影响；使用二级门限判法分割有声段；使用改进VMD算法对声带振动信号进行处理提取基频；对滤波后的雷达回波信号提取语音参数；将提取到的基频信号与雷达回波信号的语音参数相融合送入GRU神经网络，得到说话人识别结果。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确实现多说话人识别。
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公开(公告)号：CN109870685B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201711268453.2
申请日：2017-12-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的RD算法的室内距离向移动SAR成像方法，该方法首先将FMCW雷达沿着距离向移动得到雷达回波信号；接着根据移动轨迹对得到的回波信号做修正，得到有效的信号；然后用改进过的RD算法对信号成像；最后做几何变换得到真正的SAR图像。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地定位狭窄环境下的室内墙壁边或角落里的物体。
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公开(公告)号：CN114647009A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011497514.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01V3/12 , G01S13/88 , G01S13/42 , G01S7/41 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW雷达的多人定位及生命体征探测方法及系统，包括：对各通道回波信号进行幅度及相位校正；在各个搜索角度，以导向矢量对校正后的信号进行加权，得到对应角度的回波信号；对各回波信号计算距离维FFT，抑制静止物体的干扰；进行恒虚警率处理，得到各人体目标的距离、角度信息；求出在各个期望人体目标角度形成主瓣、其他干扰人体目标角度区间形成零陷的最优方向图权矢量；对各通道信号分别进行加权，计算距离维FFT；根据目标所在距离门的相位信息，提取各人体目标的呼吸、心跳信号。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确判决位于不同或相同距离门内多个人体目标的距离、角度信息并提取对应的呼吸、心跳信号。
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公开(公告)号：CN112914502A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911234589.0
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于EWT的胃肠动力信号分离方法，包括以下步骤：步骤1，由生命体征监测雷达获取雷达回波信号；步骤2，对步骤1获得的雷达回波信号进行预处理，获取人体生命体征信号(心跳信号、呼吸信号、胃动力信号和肠动力信号)，滤除干扰，得到预处理后信号；步骤3，对步骤2中获得的预处理后信号采用经验小波变换算法进行处理，分离出胃动信号、肠动信号、呼吸信号以及心跳信号。本发明通过经验小波变换算法能够有效地分离出肠动信号、胃动信号、呼吸信号以及心跳信号。
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