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公开(公告)号：CN113783623B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110923102.0
申请日：2021-08-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/524 , H04B10/564
Abstract: 本发明公开了一种降低光纤通信中八电平脉冲幅度调制误码率的方法，包括：调整四电平脉冲幅度调制符号的概率分布，以分别增大和减小所述四电平脉冲幅度调制符号的中低电平和高电平的出现概率；对调整概率分布后的四电平脉冲幅度调制符号解映射得到比特序列，对所述比特序列依次进行前向纠错编码、二进制标记和八电平脉冲幅度调制，得到八电平脉冲幅度调制符号，以供发射端进行发送；所述八电平脉冲幅度调制符号由接收端进行接收后，依次对其进行解映射、二进制标记恢复和前向纠错编码的解码，得到所述比特序列。本发明通过符号间概率分布调整技术，改善八电平脉冲幅度调制的误码率，并降低对信噪比的要求。
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公开(公告)号：CN115035055A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210588370.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的循环一致性对抗网络的肺炎检测方法，包括图像合成和图像检测步骤；合成模块由AttenCycleGAN构成，包括：随机数据增强单元、注意力引导合成的生成器和判别器；检测模块包括：自动数据增强单元、特征提取单元、基于注意力引导的数据增强单元、BAP特征融合单元；利用图像模型对肺炎X光射线进行合成以实现数据集的扩充：将正常的图像输入合成模块中，经生成器得到合成的肺炎X光射线图像，并增加到肺部医学原始图像得到扩充后的肺部医学数据集；然后输入至检测模块，得到最终的肺部X射线图像。本发明极大地提高了基于注意力卷积神经网络的肺炎X射线图像检测模型的性能，同时提高了肺炎检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN112202498A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010963429.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/2537 , H04B10/25 , G06K9/00 , G06K9/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种单纤双向直调直检系统中反向瑞利散射的消除方法及装置，通过在数字信号处理算法中设计窄带滤波器消除反向瑞利散射，改变窄带滤波器设计参数，并计算相应系统误码率，选择误码率最小的窄带滤波器作为第一滤波器；改变反向瑞利散射的反射点随机分布范围，从而得到多组反向瑞利散射频谱以及相应的第一滤波器；利用机器学习方法进行训练，寻找反向瑞利散射频谱与第一滤波器之间的联系；将多个实际测量得到的反向瑞利散射频谱取平均，作为训练模型的输入，从而输出目标滤波器，并利用目标滤波器在数字信号处理算法中对反向瑞利散射进行消除。如此，能够有效消除传输系统中反向瑞利散射对于对端信号的干扰，并且操作简单、实现成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113783623A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110923102.0
申请日：2021-08-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/524 , H04B10/564
Abstract: 本发明公开了一种降低光纤通信中八电平脉冲幅度调制误码率的方法，包括：调整四电平脉冲幅度调制符号的概率分布，以分别增大和减小所述四电平脉冲幅度调制符号的中低电平和高电平的出现概率；对调整概率分布后的四电平脉冲幅度调制符号解映射得到比特序列，对所述比特序列依次进行前向纠错编码、二进制标记和八电平脉冲幅度调制，得到八电平脉冲幅度调制符号，以供发射端进行发送；所述八电平脉冲幅度调制符号由接收端进行接收后，依次对其进行解映射、二进制标记恢复和前向纠错编码的解码，得到所述比特序列。本发明通过符号间概率分布调整技术，改善八电平脉冲幅度调制的误码率，并降低对信噪比的要求。
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公开(公告)号：CN111934778B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010628746.2
申请日：2020-07-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/516
Abstract: 本发明公开了一种光纤通信系统中发射端的优化设计方法及系统，通过采集系统性能参数与发射端配置方案信息，并利用机器学习算法建立两者的映射关系，最后结合最优解求解算法，获得系统性能最佳情况下的发射端配置方案。本专利主要从系统配置角度，特别是发射端器件配置角度，结合机器学习算法和最优解求解算法，优化系统整体配置，从而实现提升光纤通信系统性能的目标。本专利所提出的方法可与现有系统进行兼容，发射端和接收端的数字信号处理算法可近乎保持不变，仅仅通过优化系统发射端配置方法，从而实现提升系统性能。
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公开(公告)号：CN111934778A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010628746.2
申请日：2020-07-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/516
Abstract: 本发明公开了一种光纤通信系统中发射端的优化设计方法及系统，通过采集系统性能参数与发射端配置方案信息，并利用机器学习算法建立两者的映射关系，最后结合最优解求解算法，获得系统性能最佳情况下的发射端配置方案。本专利主要从系统配置角度，特别是发射端器件配置角度，结合机器学习算法和最优解求解算法，优化系统整体配置，从而实现提升光纤通信系统性能的目标。本专利所提出的方法可与现有系统进行兼容，发射端和接收端的数字信号处理算法可近乎保持不变，仅仅通过优化系统发射端配置方法，从而实现提升系统性能。
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公开(公告)号：CN115035055B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210588370.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的循环一致性对抗网络的肺炎检测方法，包括图像合成和图像检测步骤；合成模块由AttenCycleGAN构成，包括：随机数据增强单元、注意力引导合成的生成器和判别器；检测模块包括：自动数据增强单元、特征提取单元、基于注意力引导的数据增强单元、BAP特征融合单元；利用图像模型对肺炎X光射线进行合成以实现数据集的扩充：将正常的图像输入合成模块中，经生成器得到合成的肺炎X光射线图像，并增加到肺部医学原始图像得到扩充后的肺部医学数据集；然后输入至检测模块，得到最终的肺部X射线图像。本发明极大地提高了基于注意力卷积神经网络的肺炎X射线图像检测模型的性能，同时提高了肺炎检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN112202498B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010963429.6
申请日：2020-09-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/2537 , H04B10/25 , G06K9/00 , G06K9/40 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种单纤双向直调直检系统中反向瑞利散射的消除方法及装置，通过在数字信号处理算法中设计窄带滤波器消除反向瑞利散射，改变窄带滤波器设计参数，并计算相应系统误码率，选择误码率最小的窄带滤波器作为第一滤波器；改变反向瑞利散射的反射点随机分布范围，从而得到多组反向瑞利散射频谱以及相应的第一滤波器；利用机器学习方法进行训练，寻找反向瑞利散射频谱与第一滤波器之间的联系；将多个实际测量得到的反向瑞利散射频谱取平均，作为训练模型的输入，从而输出目标滤波器，并利用目标滤波器在数字信号处理算法中对反向瑞利散射进行消除。如此，能够有效消除传输系统中反向瑞利散射对于对端信号的干扰，并且操作简单、实现成本低。
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