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公开(公告)号：CN109646000A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811571506.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/053
Abstract: 本发明公开了一种基于局部细剖分的节点电阻抗成像方法，方法包括步骤：构建具有扰动物的目标模式，扰动物和背景区域构成待求解的目标区域，采用指定幅值的电流输入目标区域进行激励，基于激励获取边界电压矩阵U；对目标区域以三角形为单元通过有限元法剖分，建立FEM模型；基于FEM模型采用一步牛顿法获取目标区域的第一阻抗信息，根据第一阻抗信息对目标区域做局部细剖分；根据FEM模型中的节点与单元的关系，求出经局部细剖分的目标区域的节点雅克比矩阵，并采用Newton-Raphson法求解逆问题，获取经局部细剖分的目标区域节点的第二阻抗信息；将第二阻抗信息转换成单元阻抗，基于单元阻抗进行图像重构成像；本发明能在减少计算量的同时提升成像的精度。
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公开(公告)号：CN108888269A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810354561.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/053
Abstract: 本发明涉及一种电阻抗成像电极物理模型装置，由激励电流源，钛合金电极物理模型，信号采集处理单元，FPGA处理器以及PC机组成；所述激励电流源生成频率可以控制，幅值大小可以调节的正弦电流信号，并向钛合金电极物理模型注入激励电流，所述钛合金电极物理模型通过FPGA处理器控制驱动，并进行敏感电压信号测量，所获得的敏感电压信号输入至信号采集处理单元进行合理放大、滤波、解调以及AD模数转换处理，并将AD模数转换后得到的电压数据通过串口通信发送至PC机上。本发明不仅可以减轻电极物理模型制作的复杂度，同时能够采集更多的电压数据信息，能够更加准确地反应待测对象内部的阻抗分布情况。
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公开(公告)号：CN104504232B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201410580152.3
申请日：2014-10-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的4‑CBA含量软测量方法，该方法选择PX氧化过程有关过程变量作为模型的输入,要预测的4‑CBA含量作为模型的输出,选取历史运行数据作为初始训练样本；采用遗传算法对最小二乘支持向量机模型进行稀疏化和参数优化，定义了包括稀疏率、训练误差及测试误差在内的适应度函数，取适应度最小的个体对应的保留的训练样本及优化参数建立最小二乘支持向量机模型。本发明提出的稀疏最小二乘支持向量机软测量方法能同时实现稀疏化和参数优化，能极大地减小最小二乘支持向量机模型的规模，同时能实现对4‑CBA含量的精确预测。
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公开(公告)号：CN107563286A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710628178.4
申请日：2017-07-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect深度信息的动态手势识别方法，通过 Kinect 传感器获得的深度图像序列先对用于确定动态手势开始和结束的两个静态手势进行识别，在检测到开始手势之后，开始根据深度阈值法找到深度图像中手的位置，然后根据手心的特点找到手心坐标进行跟踪，在识别到结束手势之后停止跟踪从而得到动态手势轨迹，对手势轨迹用8个基准方向向量进行编码，用加速的DTW方法与参考动态手势进行比较快速获得识别结果。本发明利用Kinect深度信息能够解决复杂背景、肤色及光照等外界环境的影响，加入确定开始和结束的静态手势以及对DTW方法的优化则可以提高动态手势的识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN102425933A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110245403.9
申请日：2011-08-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种用于聚合物半导体高纯化的区域熔炼装置与方法，整个控制系统由单片机控制，该装置包括带金属棒的熔炼炉和加热部分；熔炼炉（8）的顶部设有原料进出口塞（1），在原料进出口塞（1）的中间设有抽真空管道（7）；在熔炼炉（8）的上部的侧面设有保护气出入口（2），在熔炼炉（8）的中间沿轴向设有加热用金属棒（5），在熔炼炉（8）的旁边与熔炼炉（8）平行设有电磁线圈移动轨道（6），电磁线圈加热环（3）设置在电磁线圈移动轨道上，电磁线圈加热环（3）的线圈环绕在熔炼炉的外侧；熔炼炉和电磁线圈移动轨道都固定在基座（4）上。本发明的纯化系统可实现公斤级聚合物半导体的高纯化，同时控制系统简便，制造成本低廉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114241491B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111382747.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级深度学习网络的手写字母识别方法，采用信号处理技术处理信道状态信息幅值数据，采用线性变化方法校正相位数据，然后使用一种结合滑动窗口的短时能量算法截取幅值和相位信号上有效的动作区间，建立联合幅值和相位信号的手写字母数据集。搭建MobileNet_V2深度学习网络，将手写字母数据集输入到经过迁移学习的MobileNet_V2深度学习网络模型中进行训练，获得训练好的手写字母手势分类模型。该手势分类模型可以布置在嵌入式设备上进行分类任务。本发明具有准确率高，训练时间短，设备性能要求低等优点。
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公开(公告)号：CN117292405A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311336799.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本发明专利公开了一种基于光场相机的高精度手势识别方法和系统，该方法包括：利用光场相机对待测手势进行成像；基于光场重建原理，对光场图像进行三维重构，得到手势的三维模型；对三维手势图像进行特征提取与识别，对手势进行识别。该系统利用光场相机对手势进行三维成像，可有效提高手势识别检测的准确率。本发明专利通过光场相机获得精确手势光场图像，相比于现有的结构光系统和线激光系统测试方法，只需要一台光场相机即可进行三维手势成像，系统简单，且三维手势可有效提高手势识别的准确率。
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公开(公告)号：CN107563286B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710628178.4
申请日：2017-07-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect深度信息的动态手势识别方法，通过Kinect传感器获得的深度图像序列先对用于确定动态手势开始和结束的两个静态手势进行识别，在检测到开始手势之后，开始根据深度阈值法找到深度图像中手的位置，然后根据手心的特点找到手心坐标进行跟踪，在识别到结束手势之后停止跟踪从而得到动态手势轨迹，对手势轨迹用8个基准方向向量进行编码，用加速的DTW方法与参考动态手势进行比较快速获得识别结果。本发明利用Kinect深度信息能够解决复杂背景、肤色及光照等外界环境的影响，加入确定开始和结束的静态手势以及对DTW方法的优化则可以提高动态手势的识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN105548267B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610025150.7
申请日：2016-01-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N27/02
Abstract: 本发明公开了一种基于阻抗谱法确定有机半导体厚度依赖的迁移率方法。在小信号扰动下，基于空间电荷限制电流理论SCLC，建立理论阻抗(导纳)模型。制备不同厚度下的单层载流子器件，测试、拟合阻抗实部和虚部，得到有机半导体材料的迁移率μ，厚度越厚，迁移率越大。最后从λTrap界面陷阱自由能的角度解释迁移率与厚度的关系，即dG＝λTrap.dA。发明优点：(1)直接测量实际器件中有机半导体的载流子迁移率，能真实反映有机半导体的输运性能，如色散参数；(2)与传统的TOF技术相比，能够节约成本：TOF要求有机半导体的厚度要达到微米级，对于许多新材料而言，代价十分昂贵；(3)从界面陷阱自由能的角度解释界面厚度比例对迁移率影响，更简洁和具有说服力。
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