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公开(公告)号：CN116312484B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310558163.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种跨语言域不变声学特征提取方法和系统，所述方法主要包括以下步骤：语音信号采集；对语音数据进行预处理；训练编码块与多层前馈神经网络级联的特征提取器，提取高级语义表达并将语音特征解纠缠为两个向量；训练两个域鉴别器用于判断输入鉴别器的特征向量来自于“源域”或“目标域”；进行模型的损失计算，并更新模型的网络参数；通过模型中的特征提取器，即可对输入的语音样本提取一个可用于冻结步态跨语言声学分析的域不变声学特征。相较于现有技术，本发明在面对时序数据时能够捕获更加长的时序依赖关系，帮助基于语音的跨域冻结步态分析模型实现更好的性能，使得获取到的域不变病理声学特征的域不变特性得到更好地保证。
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公开(公告)号：CN113872652A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110708638.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/0417 , H04L25/02 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于3D MIMO时变系统的CSI反馈方法，包括基于时变环境构建包含有空间、频率和时间三个维度的大规模3D MIMO信道模型，基于3D MIMO信道模型估算下行链路CSI，建立编码器网络，对下行链路CSI进行压缩获得低维矢量，并通过上行链路通信向基站反馈，建立解码器网络，对基站接收的低维矢量进行下行链路CSI矩阵重建，完成预编码，本发明通过3D CNN和BiLSTM的结合，可将下行链路CSI压缩成一个低维矢量，其能够在较长的时间序列中提取到更多的特征并压缩，在能够保证其通信性能的同时，还可在解码过程中，更好的对下行链路CSI进行恢复。
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公开(公告)号：CN106850583A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710010759.1
申请日：2017-01-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于效用的分布式协作频谱感知攻击防御方法，该方法结合效用模型，对发动恶意攻击的认知用户进行效用惩罚，对正常传递感知值的认知用户进行奖励，使恶意用户为追求自身利益最大化而放弃攻击。通过以下技术方案实现：步骤一、初始化感知值与效用值；步骤二、收集邻居信息并判决；步骤三、进行惩罚与奖励；步骤四、更新累加奖励因子与累加惩罚因子；步骤五、验证未被惩罚的认知用户；步骤六、更新迭代步数。该发明可有效防御各种形式的SSDF攻击，同时适用于多恶意用户的场景，相比于现有方法，本发明可有效提高协作频谱感知的准确率。
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公开(公告)号：CN103987051B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201410175453.8
申请日：2014-04-28
Abstract: 本发明公开了基于无线传感器网络可靠感知的频谱共享方法，通过引入无线传感器网络辅助认知无线电，按照传感器节点与融合中心的距离大小选取合适的传感器节点参与感知；次用户首先与传感器网络通信，传感器网络实时监测主用户网络可用及潜在可用的频谱空洞，并将信息有效反馈给次用户；利用该可靠的频谱感知结果，获得当前可用于分配的频谱资源，将量子菌群算法中的每个细菌表征为一种频谱分配方案，通过对细菌进行量子位编码，测量及更新来完成目标频谱的分配。本发明方法可以有效感知频谱，并实现认知用户与主用户在同一区域共存而不干扰主用户的正常通信，有效提高目前投入运营的无线频段的利用率，降低网络运营成本。
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公开(公告)号：CN105157699A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510340593.0
申请日：2015-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C21/08
CPC classification number: G01C21/08
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi和传感网技术融合的室内停车场导航方法，包含车位检测模块和融合定位模块。融合定位模块根据停车前后的地磁场强度的变化来判断车位是否停有车。这种车位检测方法相比于传统的检测方法，具有成本低、安装简单等优点。融合定位模块采用融合地磁传感网络与WiFi定位技术的融合性定位方法。地磁传感器网络能够实时获取车辆所处区域与所处车道，与WiFi定位技术融合进行定位能够大幅度提高定位的精度，提供车在停车场中的精确位置，结合车位检测技术提供的空车位信息可以帮助用户快捷停车。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103987051A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410175453.8
申请日：2014-04-28
Abstract: 本发明公开了基于无线传感器网络可靠感知的频谱共享方法，通过引入无线传感器网络辅助认知无线电，按照传感器节点与融合中心的距离大小选取合适的传感器节点参与感知；次用户首先与传感器网络通信，传感器网络实时监测主用户网络可用及潜在可用的频谱空洞，并将信息有效反馈给次用户；利用该可靠的频谱感知结果，获得当前可用于分配的频谱资源，将量子菌群算法中的每个细菌表征为一种频谱分配方案，通过对细菌进行量子位编码，测量及更新来完成目标频谱的分配。本发明方法可以有效感知频谱，并实现认知用户与主用户在同一区域共存而不干扰主用户的正常通信，有效提高目前投入运营的无线频段的利用率，降低网络运营成本。
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公开(公告)号：CN109766847B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910034850.6
申请日：2019-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06V10/762 , G06K9/62 , A61B5/00 , A61B5/24
Abstract: 本发明揭示了一种锋电位分离方法，包括如下步骤：首先，通过微电极细胞外记录方式采集神经元电信号；其次，将采集到的信号进行滤波处理；之后，采用阈值法对滤波后的信号进行锋电位检测，并得到锋电位信号；然后，采用离散小波变换对锋电位信号进行四级分解，并得到由小波系数组成的五个分量，且这五个分量组成一个小波系数矩阵；接着，对小波系数矩阵进行进一步特征提取得到特征空间；最后，采用局部加权投票法对特征空间进行聚类，实现锋电位信号分离。本发明在加权投票的基础上，引入香农熵的概念来评价每个类簇的可靠性，并基于其可靠性给出相应的权值，提出了局部加权投票法，并将其运用于锋电位信号分离，该分离方法实现简单，执行高效。
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公开(公告)号：CN114299996A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111677396.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/66 , G10L21/0208 , G10L25/18 , G10L25/24
Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost算法的帕金森病冻结步态症状关键特征参数的语音分析方法。步骤一、采集帕金森病患者持续稳定的元音，并记录帕金森病患者是否有冻结步态症状；步骤二、对语音信号进行去噪预处理，并去除静音片段；步骤三、提取多种语音特征；步骤四、利用CART算法对原始特征进行特征选择，筛选出能够有效表征冻结步态症状信息的关键特征；步骤五、训练AdaBoost模型；步骤六、将待测语音的特征向量输入模型，得到帕金森病冻结步态症状的关键特征参数。本发明使用AdaBoost算法来进行帕金森病冻结步态症状的分析，利用集成学习提高模型精度，降低了帕金森病冻结步态症状早期分析的成本。
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公开(公告)号：CN113140023A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110474295.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/20 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于空间注意力的文本到图像生成方法及系统，将文本描述输入文本编码器输出句子向量；生成服从高斯分布的随机噪声向量；生成器包括三个空间注意力模块和六个依次连接的上模块，其中位于第一个的上模块连接全连接层，位于最后三个的上模块分别连接一个空间注意力模块，三个空间注意力模块共同连接一个特征组通道归并模块，特征组通道归并模块连接卷积层，在生成器中引入了空间注意力机制，对特征图中不同区域分配不同程度的注意力，加强特征图中最有用的特征，抑制无用的特征，避免了产生伪像的问题；引入了特征组通道归并模块，充分融合文本信息，以增强提取得到特征的表达能力，使生成的图像更加清晰，并且符合给定的文本描述。
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公开(公告)号：CN108899052A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810748612.7
申请日：2018-07-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/66 , G10L25/21 , G10L25/18 , G10L25/45 , G10L21/0232 , G10L21/0216
Abstract: 本发明揭示了一种多带谱减法的帕金森语音增强方法，包括以下步骤：通过非接触式方式对帕金森患者进行语音信号采集；采集到的帕金森病患者语音进行采样和短时帧划分；对每一帧语音进行短时能量计算，并根据短时能量进行自适应频带划分；计算每个窗长内含噪声语音的短时功率谱、时变的平滑参数及平滑功率谱；计算偏差修正因子；搜索功率谱密度的最小值；计算并更新噪声的功率谱密度；及采用多带谱减法进行语音增强；本发明在非实验环境下，对录制的帕金森病患者语音进行有效的去噪处理，提高帕金森病患者语音质量，最终有效提高帕金森病的诊断或帕金森病情严重程度预测的准确性。
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