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公开(公告)号：CN104766427B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510203849.3
申请日：2015-04-27
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及用于检测非法入侵房屋的方法，具体为一种基于Wi‑Fi的房屋非法入侵检测方法。本方法先采集CSI信号序列，然后对CSI信号序列去噪和离散小波变换处理，然后建立主人的动作模型，对某一个CSI信号序列采集之后，对该CSI信号序列进行去噪和离散小波变换处理，分解为动作序列，接着与之前建立的动作模型进行匹配，进而判断是否非法入侵。本方法利用人的动作对信道状态信息（Channel State Information，CSI）的影响，对房屋非法入侵进行检测。该算法避免了购置特殊设备带来的额外开销，使房屋的安全性得到提升。
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公开(公告)号：CN104367315B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410640660.6
申请日：2014-11-13
Applicant: 太原理工大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明涉及J波的提取方法，具体为以吉文斯旋转矩阵作为分离矩阵，基于循环平稳度准则的一种提取心电图中J波信号的盲源分离方法。J波信号是心电图（Electrocardiogram ECG)上心室复极的一种新指标，临床数据显示ECG中的J波信号形态各异且随机性很强，有时会淹没在正常ECG中观测不到，为准确提取到J波信号，本文预先采用小波包变换(Wavelet Packet Transform WPT）分解重建定位出J波所在的ST段，以减少盲源分离(Blind Source Separation BSS）的计算量；再根据ECG和J波信号的特点，使用基于高阶循环累积量的BSS方法有效的分离循环平稳的ECG和非周期的J波信号，为下一步在时频域研究J波信号，以区分其良性与高危性形态提供了保障。
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公开(公告)号：CN103876732B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410130756.8
申请日：2014-04-02
Applicant: 太原理工大学
IPC: A61B5/0452
Abstract: 本发明涉及J波的提取方法，具体为一种基于稀疏成分分析的J波提取方法，本发明先对观测信号进行预处理，去除干扰和噪声，之后估计混合矩阵，由于运用K均值聚类方法不能完全估计出混合矩阵，因此进行了改进，在恢复出一个源信号的基础上，估计混合矩阵的另一列，从而恢复出第二个源信号，即提取出了J波；本发明与现有技术相比，在源信号不充分稀疏情况下，估计出了混合矩阵，进而由混合矩阵提取出了J波；能够提取出发生在正常心电信号ST段不同形状的J波，提高了J波的提取精度。
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公开(公告)号：CN103860167B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201410130650.8
申请日：2014-04-02
Applicant: 太原理工大学
IPC: A61B5/0452
Abstract: 本发明涉及J波的提取和分析方法，具体为基于非负矩阵分解的J波提取和分析方法，包括以下步骤：获取带有J波源信号的心电信号，预处理获取初值矩阵V1、V2；由重构误差求得混合矩阵W和源信号矩阵H，并对W、H进行初始化，得到非负矩阵W'和H'；通过W'、H'各自迭代算法使目标函数收敛，得到非负矩阵W'和H'，得到的H1、H2，将H1和H2合并后就得到了J波源信号，对得到J波源信号进行变换，提取得到数字特征，将相同数字特征的J波源信号归类。本发明成功提取出了J波，J波的提取精度达到了，而且对J波在时域、频域、功率谱密度以及光谱上进行分析，提取得到J波的特征，将相同数字特征的J波归为同一类，然后医生结合上临床病例为病人准确诊断。
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公开(公告)号：CN104811720A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510118815.4
申请日：2015-03-18
Applicant: 太原理工大学
IPC: H04N19/37 , H04N21/234 , H04N21/262
CPC classification number: H04N21/26216 , H04N21/23418
Abstract: 本发明涉及无线自组织网络与网状网络领域，具体为一种基于Mesh网络视频传输IPB帧的映射机制实现方法，用来提高在大规模Mesh网络中视频传输的画面和服务质量。本发明对Mesh节点接收到的视频帧的类型进行判断，对不同的视频帧采取不同的优先级映射机制。保证高优先级视频帧优先传递，同时基于不同的访问类别（Access Category, AC）实时拥塞监控，合理将视频帧映射于相对应的访问类别AC。本发明提供的基于Mesh网络视频传输IPB帧的映射机制实现方法，能够实时地在Mesh 网络的多跳传输中，根据AC的流量状态，调节I、P、B帧的映射机制，对数据量大的多媒体视频传输提供了可靠的服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104808219A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510201630.X
申请日：2015-04-24
Applicant: 太原理工大学
IPC: G01S19/21
CPC classification number: G01S19/21
Abstract: 本发明涉及一种卫星导航设备上的空时阵列天线抗干扰方法，具体为一种新型的空时联合抗干扰方法。本发明提出了一种新型的空时联合抗干扰方法，该方法利用改进的频域窄带干扰滤出技术来提前抑制掉导航信号方向上的窄带干扰，再结合变步长最小均方误差实现空时阵列权值的迭代求解，以降低该方法的运算复杂度。本发明由于能够抑制导航信号方向的干扰，算法复杂度低，实现简单，特别适合未来小型化高动态抗干扰终端的应用。
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公开(公告)号：CN104794493A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510217189.4
申请日：2015-04-30
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及J波的分类方法，具体为一种基于支持向量机的J波分类方法。本发明以盲源分离技术为基础，以支持向量机为主要方法，对含有J波的心电信号进行良性和恶性的自动分类。良性和恶性的分类可辅助医生识别临床异常J波的高危患者，减少恶性过早复极综合征、恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生，为在临床上对J波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础。本发明的实施是医学、盲源分离、机器学习三个学科的结合，处于国内外相关领域的前沿研究热点，相关技术具有先进性和前瞻性。
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公开(公告)号：CN104778428A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510163224.9
申请日：2015-04-09
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06K7/00
Abstract: 本发明涉及无线射频识别领域，具体为一种基于RFID的高效信息收集协议。本协议包括第一阶段、第二阶段和第三阶段；其中在第一阶段抽出一个标签样本，在第二阶段识别出需要收集信息的标签，在第三阶段收集需要收集标签的信息。本发明提出了一种在大型RFID系统中，收集大量集成有微传感器的标签上的有用信息的算法。该算法首先引入著名的抽样定理挑选出一组标签，然后在标签识别的过程中利用布鲁姆过滤器大大的缩短了时间，最后再利用时隙去零法收集标签信息。该算法实现了高效低耗的数据收集。
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公开(公告)号：CN103237334A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310127168.4
申请日：2013-04-12
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，尤其涉及无线传感器的路由协议，具体为一种基于巷道环境的无线传感器网络分簇路由方法，包括以下步骤：通过簇头阈值，选取簇头；计算成簇半径，并且簇头根据成簇半径广播成簇信息，等待簇成员加入；簇成员广播自身信息；簇内根据贪婪算法形成两个小链，向簇头传输信息；簇头间形成多跳传输，向基站传输数据。本发明通过改进簇头的选择方式，加入能量因子和巷道影响因素，改变了簇头选取阈值，使网络能耗均匀，提高稳定性。设定了成簇半径，使距离基站较近的簇成簇半径较小，并且加入巷道倾角因素，减少基站附近死亡节点数。簇头间数据传输采取多跳的方式进行传输，使能量消耗均匀，极其适应巷道环境。
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公开(公告)号：CN103152695A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310054905.2
申请日：2013-02-04
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TD-SCDMA系统的井下人员精确定位方法，获取信号到达基站的时间TOA和到达角度AOA；利用改进的kalman滤波算法TOA值去噪处理；由去噪处理后的TOA值求得信号到达时间差TDOA值；用TDOA/AOA混合Chan算法和TDOA/AOA混合Taylor算法进行移动台的位置估计；利用残差加权法对位置估计值进行第一次数据融合，求出新的位置估计值；利用贝叶斯推论对位置估计值进行第二次数据融合，求得最终的位置估计值；该井下人员精确定位方法利用TD-SCDMA系统的优势和数据融合的优越性，采用TDOA/AOA混合数据融合定位算法，定位精度高，解决了煤矿井下人员定位困难的问题。
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