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公开(公告)号：CN103190911A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310131916.6
申请日：2013-04-16
IPC: A61B5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法。该方法首先读取用麦克风录制的待测者鼾声数据，通过设置短时能量门限对过门限的鼾声数据样本提取两个声学特征，即共振峰第一频率（F1）和800Hz功率比（PR800）；然后按照时序对通过门限的鼾声数据样本进行两个特征轨迹的显示；最后测试人员可对该患者在该段时间内上气道变化情况进行监测。本发明实现容易，方法简单，开发成产品后硬件成本小，使用方便。
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公开(公告)号：CN103190911B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201310131916.6
申请日：2013-04-16
IPC: A61B5/08
Abstract: 本发明公开了一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法。该方法首先读取用麦克风录制的待测者鼾声数据，通过设置短时能量门限对过门限的鼾声数据样本提取两个声学特征，即共振峰第一频率（F1）和800Hz功率比（PR800）；然后按照时序对通过门限的鼾声数据样本进行两个特征轨迹的显示；最后测试人员可对该患者在该段时间内上气道变化情况进行监测。本发明实现容易，方法简单，开发成产品后硬件成本小，使用方便。
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公开(公告)号：CN204049638U
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201420406552.8
申请日：2014-07-22
Abstract: 本实用新型公开了一种传声器阵列支架，属于声学仪器领域，也属于医疗仪器领域。一种传声器阵列支架，为设有至少两个传声器插孔的拱形支架，支架两端设有紧固件。本实用新型的优点是：能够同时放置多个传声器，并且能够清晰完整地采集患者各种体位时发出的鼾声信号,同时便于对阵列信号整合分析去除背景噪声。
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公开(公告)号：CN120065157A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510050637.X
申请日：2025-01-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OMP算法的无人机旋翼参数解耦估计方法，该方法包括：获取旋翼无人机雷达回波，完成信号采样、脉冲压缩等预处理；构建回波矩阵并进行刚体部分的运动补偿与滤波；根据旋翼回波的喷气引擎调制特性进行目标旋翼转速估计；构建相位匹配项并进行目标旋翼桨叶初始相位估计；设计基于相位匹配项的过完备字典，利用OMP算法，重建目标旋翼散射点的稀疏分布。本发明能够在回波方位向欠采样条件下实现对目标旋翼的转动速度、桨叶个数和长度进行精确估计，实现了参数解耦，并能有效降低计算复杂度，减少算法运行时间，弥补了现有方法的不足。
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公开(公告)号：CN117838048A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410008190.5
申请日：2024-01-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两级MPSO‑SVM算法的睡眠体位声学判别方法，包括：采集整夜睡眠声音，并进行预处理以及声音活动检测，得到整夜睡眠中的声音片段，并对数据进行标记；对睡眠有声片段进行特征提取，获得梅尔频率倒谱系数、空间特征；对声音片段进行标注，将提取到的特征按比例分为训练集和测试集；基于MPSO算法对SVM模型的关键参数进行优化，将睡眠声音数据通过两级SVM进行训练，获得两级SVM模型；利用训练后的两级SVM分类器对待检测的睡眠声音数据进行鼾声检测及睡眠体位判别。本发明基于睡眠实测数据，采用麦克风阵列技术实现噪声环境下鼾声体位的准确识别，运行效率高且易于实现，对于睡眠质量监测具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117826107A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410004902.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/36 , G01S7/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LMSST和DCNN的雷达信号脉内调制识别方法。本发明通过采用LMSST时频分布，基于脊提取算法去估计瞬时频率，通过在频率方向检测时频谱的局部最大值，从而提高能量聚集性，使得不同调制下时频表示特征显著提升。同时，深度级联卷积神经网络提高了卷积神经网络的多尺度分辨率，能够解决深度模型学习能力弱、泛化能力低、聚类效果差等问题，从而提高了LPI雷达信号调制识别的准确率，实现了雷达调制波形的自动分类，减轻了电子侦察专业人员的工作量，便于后续进行态势和威胁估计。
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公开(公告)号：CN109633527B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201811531613.2
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩及几何约束的嵌入式平面麦克风阵列声源测向方法，该方法包括以下步骤：首先根据嵌入式平面麦克风阵列获取的实测数据进行波达时间差估计；之后利用波达时间差估计值，根据波达时间的大小关系选择通视麦克风作为参考麦克风；然后基于选取的参考麦克风构建波达时间差矩阵，进行施加低秩及几何约束条件下的凸优化校正；最后根据校正后的波达时间差结果构建波达时间差向量，进而进行最小二乘方位角估计。本发明显著减小了嵌入式平面麦克风阵列最小二乘方位角估计偏差的统计均值与方差，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115914933A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211544300.7
申请日：2022-12-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04R1/40 , G10L25/51 , G10L21/0208 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式整夜睡眠仰卧体位声学检测方法，该方法首先采用麦克风构成的双阵元阵列同步采集鼾症患者的整夜睡眠声音数据，接着采用有声段检测和特征值主元投影法进行整夜鼾声片段的自动检测和分割；然后提取每个鼾声片段不受头部位置影响的三个空间特征：阵元间高低频能量比比值，阵元间空间互相关归一化主峰幅值偏离和归一化旁瓣波动偏离；最后通过对整夜鼾声片段的空间特征向量样本集进行无监督聚类，通过与预期特征向量模板进行比对，确定与头仰状态对应的聚类结果簇，并在整夜鼾声录音数据中标出该簇中各鼾声片段所对应的时刻。本发明通过对头仰状态鼾声片段的识别，实现了对整夜睡眠仰卧体位的非接触式声学检测。
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公开(公告)号：CN109717835B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811567325.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麦克风阵列的鼾声体位检测方法。该方法首先使用环形麦克风阵列采集睡眠呼吸声数据，确定参考和辅助麦克风通道，并对各通道整夜睡眠呼吸声进行鼾声检测获得鼾声片段；之后基于参考通道鼾声片段估计TDOA向量，将所有TDOA向量结果进行聚类，获得体位类型数；接着针对各个麦克风通道，求取每个鼾声片段的平均功率，由此获取每个鼾声片段最大平均功率对应的麦克风通道；最后根据TDOA向量聚类结果和每个鼾声片段的平均功率以及最大的平均功率对应的麦克风通道，获取每个鼾声片段对应的体位检测结果。本发明采用非侵入式方式，过程简便且更保护患者隐私，避免了患者睡眠过程中的不适感，对于进一步研究体位对鼾声影响具有重要的医学价值。
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