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公开(公告)号：CN101571949A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910026613.1
申请日：2009-05-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法，该方法首先，对噪声图像进行对数变换和小波变换，并对小波系数进行相应的预处理；其次，应用PCNN方法处理小波系数，再对小波系数进行相应的后处理；最后，对处理后的小波系数进行小波逆变换和指数变换得到去噪图像。本发明同小波去噪相比，去噪后图像的边缘更清晰，并且能够更好的保留图像细节，提高了信号/均方误差比；同PCNN相比，改善了在PCNN在去除斑点噪声时难以确定模型参数和步长的缺点，去噪后图像的信号/均方误差比更高。
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公开(公告)号：CN101478349A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910028459.1
申请日：2009-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B13/02
Abstract: 本发明公布了一种基于正交小波包变换的双模式变步长盲均衡方法(WPT－VDMA)，本发明利用符号判决实现基于正交小波包变换的常数模盲均衡算法(WPT－CMA)与基于正交小波包变换的判决导引盲均衡算法(WPT－DD)间的切换，以减小均方误差，并以输出信号功率为自变量的变步长来加快WPT－CMA的收敛速度，进一步提高WPT－VDMA算法的收敛性能。该发明方法收敛速度快、均方误差小。
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公开(公告)号：CN112241724B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113554565B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110848397.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明名公开了一种基于郎伯比尔定律的水下图像增强办法，首先，分析水下图像成像过程，通过朗伯比尔定律增强水下图像，构建水下图像增强模型；其次，使用景物信息丰富的自然图像的统计均值和方差来校正水下图像的均值和方差；然后，构建与水下图像的均值和方差相关联的线性模型，用于定位包含更多无法改善的细节的图像区域；最后，利用定位信息加入非线性自适应权重函数，改善水下图像细节并防止其余细节失真。本发明对水下图像产生更好的结构还原，更自然的色彩校正和更少的时间消耗。
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公开(公告)号：CN113554565A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110848397.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明名公开了一种基于郎伯比尔定律的水下图像增强办法，首先，分析水下图像成像过程，通过朗伯比尔定律增强水下图像，构建水下图像增强模型；其次，使用景物信息丰富的自然图像的统计均值和方差来校正水下图像的均值和方差；然后，构建与水下图像的均值和方差相关联的线性模型，用于定位包含更多无法改善的细节的图像区域；最后，利用定位信息加入非线性自适应权重函数，改善水下图像细节并防止其余细节失真。本发明对水下图像产生更好的结构还原，更自然的色彩校正和更少的时间消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113517403A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110549395.0
申请日：2021-07-26
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种新型的有机PN异质结液相的生长方法，具体包括：衬底清洗、P3HT薄膜的制备、构建金属线隙生长空腔、PDIF‑CN2生长溶液的配制和注入、薄膜自行生长和冷却揭板、薄膜的形貌表征来验证异质结构和构建晶体管器件和基本的电学测试。本发明利用添加剂辅助的“金属线隙”工艺两步法构建PN异质结：先在衬底上先制备P3HT薄膜作为P型通道，然后在其边缘利用“金属线隙”工艺来堆垛N型通道PDIF‑CN2薄膜，从而实现P3HT/PDIF‑CN2异质结。在异质结的边缘AFM显示在底层的薄膜表现出极大的表面粗糙度，而在顶层薄膜表现出了原子级的平整度和分子台阶，从而获得高质量的异质结薄膜。基于制备的异质结薄膜构建了场效应晶体管器件，转移曲线表现出了典型的V型特征。
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公开(公告)号：CN106302280B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610656658.7
申请日：2016-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNA蛙跳算法的MIMO系统多模盲均衡方法，步骤1、初始化；步骤2、计算青蛙个体的适应度值；步骤3、将青蛙个体的位置向量按照适应度值从小到大进行排序，并将Ncnew1和Ncnew2的初始值都设为零；步骤4、进行交叉操作；步骤5、进行变异操作；步骤6、执行联赛选择；步骤7、若当前进化代数达到预设的进化代数G，则输出最优青蛙个体的位置向量；否则返回步骤3；步骤8、将最优青蛙个体的位置向量作为MIMO系统多模盲均衡算法中每个均衡器的初始权向量，进行盲均衡运算，得到均衡后的各路信号。加快收敛速度、减小码间干扰。
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公开(公告)号：CN109696657A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201910145175.4
申请日：2019-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量水听器的相干声源定位方法，使用矢量水听器阵列采集声源信号，并获得采集信号的协方差矩阵；利用互不重叠子阵列抽取数据的方法进行信号解相干；利用最小二乘方法估计解相干后协方差矩阵的信号子空间，根据矢量水听器阵列流型旋转不变特性进行求解，最终得到多个相干声源的二维DOA估计。本发明方法估计相干声源方位准确度高，易于实现，还能够有效克服方位模糊问题和相干声源彼此干扰问题。
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公开(公告)号：CN106557774B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201510633918.4
申请日：2015-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多通道核相关滤波的实时跟踪方法，该方法包括：训练阶段：通过岭回归方法对上一帧目标信息进行处理，获得滤波模板；检测阶段：用获得的滤波模板对当前帧的图像进行检测，输出滤波响应；更新阶段：对滤波模板和目标外观进行实时更新。本发明的方法利用核函数融合多通道特征，克服了多通道特征的选择局限。并通过核函数将岭回归的线性优化问题转换为高维空间的非线性优化问题，从而构建一个鲁棒性更好的滤波模板，以适应目标在跟踪过程中的各种场景变化，提高跟踪器的性能，同时，绕过抽取大量样本和构建复杂外观模型的过程，使跟踪器的速度被大幅度提升，能够满足现实世界的跟踪需求。
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公开(公告)号：CN109490822A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811201570.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S3/802
CPC classification number: G01S3/802
Abstract: 本发明公开一种基于ResNet的语音DOA估计方法，包括如下步骤：步骤1，利用MATLAB仿真训练数据集，数据集使用多个语音信号遍历测量范围，存储对应的角度和语音信号；步骤2，对每个仿真信号分帧处理后，计算GCC并做相位变换；根据阵列模型参数对其进行裁剪后，对每个语音帧加权求和；存储加权后的特征和对应的入射角度作为数据集；步骤3，使用MATConvNet初始化ResNet并使用数据集训练；步骤4，对待测信号使用宽带MUSIC粗定位，得到粗定位结果，根据粗定位结果，选取中心点距离宽带MUSIC结果最近的分组ResNet进行后续精确定位，得到DOA估计结果。此种方法可有效解决强噪声混响条件下语音DOA估计不准的问题，是一种适用于任意阵列结构的DOA估计方法。
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