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公开(公告)号：CN103530659A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310492782.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法和考勤系统。该考勤系统分为两个部分：注册和识别。注册部分包括人脸检测、图像采集和特征提取，并将人脸特征存储到人脸库中；识别部分包括人脸检测、图像采集、特征提取和人脸识别，最后输出识别结果。该系统运用本发明提出的结合原始人脸图像和其对称脸图像的人脸识别方法，该方法简单且计算效率高，几乎所有基于表示的分类方法可以用该方案进行改进。实验结果表明，该方法可以大大提高基于表示的分类方法的准确率。使用本发明提出的结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法的考勤系统能够提高考勤登记时的速度，提高识别的准确率，更加方便实用。
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公开(公告)号：CN105391453B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201510741828.7
申请日：2015-11-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Xampling框架构造观测矩阵的信号压缩感知方法，涉及信息及通信技术领域。它是为了解决目前压缩感知中随机观测矩阵不易在硬件中实现的问题、确定性观测矩阵重构概率低导致的信号压缩感知能力低问题。其方法：首先产生一个随机向量a；然后将随机向量a循环移位产生一个新向量ai；再将向量ai与随机向量a对应元素相乘，得到观测矩阵的第i行ri；最后循环N次进行上面的步骤，构造出M×N维的观测矩阵R，进而对信号进行压缩感知。本发明适用于信号压缩感知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105356953B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510706056.3
申请日：2015-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/30
Abstract: 认知无线电网络中经历任意移动周期后频谱检测系统性能参量获得方法，涉及信息与通信技术领域。本发明是为了解决现有方法无法对认知无线电网络中移动场景下单节点和多节点协作进行感知的问题。本发明首先获得认知用户的移动速度、方向、当前周期认知用户起点与主用户的距离、终点与主用户的距离之间的函数关系。然后求得主用户与认知用户移动终点之间距离的PDF。然后获得移动用户在当前移动周期内的移动终点处检测到的主用户信号功率与当前移动周期认知用户移动终点与主用户距离之间的函数关系，得出此功率的PDF。最后求得移动场景下单节点感知，硬判决多节点协作感知和软判决协作感知系统中检测概率、漏检概率以及虚警概率的结果。
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公开(公告)号：CN103530659B
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201310492782.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法和考勤系统。该考勤系统分为两个部分：注册和识别。注册部分包括人脸检测、图像采集和特征提取，并将人脸特征存储到人脸库中；识别部分包括人脸检测、图像采集、特征提取和人脸识别，最后输出识别结果。该系统运用本发明提出的结合原始人脸图像和其对称脸图像的人脸识别方法，该方法简单且计算效率高，几乎所有基于表示的分类方法可以用该方案进行改进。实验结果表明，该方法可以大大提高基于表示的分类方法的准确率。使用本发明提出的结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法的考勤系统能够提高考勤登记时的速度，提高识别的准确率，更加方便实用。
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公开(公告)号：CN103248327B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310203247.9
申请日：2013-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03F1/32
Abstract: Σ-Δ闭环加速度计接口电路中的低噪声前置补偿电路，它涉及一种Σ-Δ闭环加速度计接口电路，它解决了目前高阶系统设计导致的稳定性差，后级按比例放大部分的运算放大器低频工作时较高的闪烁噪声与电压失调的问题。输入信号Xinp通过开关S11n、电容C1n、开关S22n、开关S1n、运算放大器OP反向输入端、运算放大器OP的正向输出端、开关S1nd输出信号Youtp，输入信号Xinn通过开关S11p、电容C1p、开关S22p、开关S1p、运算放大器OP正向输入端、运算放大器OP的反向输出端、开关S1pd输出信号Youtn。本发明可保证高阶系统稳定性，降低放大器工作闪烁噪声和失调电压，提高系统信噪比及系统性能。
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公开(公告)号：CN106254002B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610842770.X
申请日：2016-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/382
Abstract: 认知网络中加权的基于信号相关特性的频谱检测方法，是为解决认知系统目前已有的频谱检测算法受噪声功率不确定问题影响，需要主用户信号、噪声信号先验知识、在低信噪比弱信号相关性系统中检测性能较差的问题。本发明首先进行采样并利用采样点计算样本协方差矩阵。然后根据样本协方差矩阵计算相应的检测统计量。而后根据预期的虚警概率计算判决门限。最后，比较检测统计量和判决门限的大小从而判定主用户信号是否存在。本发明方法适用于在认知网络中进行频谱检测，判定认知系统中是否存在主用户信号。
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公开(公告)号：CN105933008A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610236127.2
申请日：2016-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/30
Abstract: 基于聚集稀疏正则化正交匹配追踪算法的多频带信号重构方法，涉及信息与通信技术领域，是为解决从Xampling框架下经过调制宽带转换器采样，通过连续‑有限模块转化后的未知稀疏度的多观测值向量中恢复出原始多频带信号的问题。由于信号处理过程中的许多模拟信号满足多频带信号模型，本发明对于将压缩感知理论运用于模拟信号有很大作用。本算法的基本思想是将无限观测值向量问题转化成单观测值向量问题。实现方法是将测量值列矢量化，将观测矩阵通过克罗内克积进行扩展，运用两者及信号稀疏度估计原信号的支撑集，最终重构信号，估计支撑集的过程中运用了正则化思想。
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