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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076996B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110353155.3
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种改进粒子群极限学习机的辐射源信号识别方法，该方法包括以下步骤：S1：将辐射源信号进行预处理；S2：对S1步骤得到的预处理后的信号提取特征参数，获取训练样本以及测试样本；S3：将S2步骤中得到的训练样本放入极限学习机中，并初始化粒子群优化算法的参数，以指数函数法获取学习因子值；S4：经过S3步骤中极限学习机的学习，算出均方误差作为适度值与惯性权重划分，并不断更新粒子的速度与位置，调整极限学习机的连接权重和阈值。该方法主要解决传统优化极限学习机分类精度不高等问题，在信噪比较低的环境下快速寻优且识别率达到95%以上，该方法能够快速寻优，提高学习效率，来增加个体识别的正确率。
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公开(公告)号：CN113076996A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110353155.3
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种改进粒子群极限学习机的辐射源信号识别方法，该方法包括以下步骤：S1：将辐射源信号进行预处理；S2：对S1步骤得到的预处理后的信号提取特征参数，获取训练样本以及测试样本；S3：将S2步骤中得到的训练样本放入极限学习机中，并初始化粒子群优化算法的参数，以指数函数法获取学习因子值；S4：经过S3步骤中极限学习机的学习，算出均方误差作为适度值与惯性权重划分，并不断更新粒子的速度与位置，调整极限学习机的连接权重和阈值。该方法主要解决传统优化极限学习机分类精度不高等问题，在信噪比较低的环境下快速寻优且识别率达到95%以上，该方法能够快速寻优，提高学习效率，来增加个体识别的正确率。
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公开(公告)号：CN111738947A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010551232.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提高近红外数字全息干涉条纹分辨率的方法，包括如下步骤：获取物体的全息图像；基于所述全息图像的源像素的值计算水平方向的正向、反向插值结果，给出水平方向像素的相对性加权系数，计算基于源像素相关性的水平方向分辨率改进插值结果；基于所述全息图像的源像素的值来计算垂直方向的插值结果，给出垂直方向像素的相对性加权系数，计算基于源像素相关性的垂直方向分辨率改进插值结果；基于所述水平方向和竖直方向的分辨率改进插值结果，计算出目标像素改进后的像素值。本发明的方法可以提高图像分辨率，处理非常弱且不明显的干涉条纹；不会改变和破坏全息图中的目标信息，效率较高。
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公开(公告)号：CN111557650A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010401449.4
申请日：2020-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Adam的快批量梯度上升法脉搏波特征提取方法，涉及医学信号处理领域，主要分为脉搏波采集模块、微处理器模块、网络通讯模块、上位机模块；其实现步骤如下：（1）通过脉搏波采集模块采集人体脉搏波；（2）通过微处理器模块对脉搏波信号进行波形预处理；（3）通过网络通讯模块将处理后的脉搏波数据上传至上位机模块；（4）在上位机模块采用基于Adam的快批量梯度上升算法进行脉搏波特征提取；本发明方法实现了计算机对脉搏波的特征点检测，不仅降低了临床工作难度，克服了人工检测的误差，而且提高了脉搏波信号特征点检测的准确度。
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公开(公告)号：CN111880389A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010608319.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种消除红外数字全息零级衍射的方法，包括以下步骤：获取原始全息图；对原始全息图进行FFT以获取原始全息图的频率和相位信息；采用高斯核函数和相位补偿因子对原始全息图的频率、相位信息进行滤波处理以去除零级衍射；对滤波处理获得的频率、相位信息进行FFT逆变换后，重建得到还原的目标图像。本发明的方法只需要采集到一帧全息图即可以完成计算，在连续视频拍摄时不会出现丢帧、漏帧现象，不会造成重建对比度的降低，由于该方法是在红外数字全息术的单发方式下工作的，而且不需要特殊的光学器件或设备。本发明方法简单、实用性强，具有广阔的应用前景。
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