公开(公告)号：CN102551790A

公开(公告)日：2012-07-11

申请号：CN201210036933.7

申请日：2012-02-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 成谢锋 ,  何海琴 ,  朱冬梅 ,  王路飞 ,  赵青 ,  曹刚

IPC: A61B7/04

Abstract: 本发明公开了基于智能手机平台的心音分类方法及心音的图形化显示方法，在智能手机平台上实现对心音信号采集、数据存储、分类和图形显示。利用第一心音、第二心音的时宽和它们之间的时间间隔、以及心率作为心音的分类特征参数，通过判断特征参数在二维坐标图中的位置，对常规心音和非常规心音进行分类，并且对分类结果进行图形化显示；其效果是在手机屏幕上先显示一个心脏形状的心型卡通图案，心型区域内代表常规心音，心型区域外代表非常规心音。如果分类结果是常规心音，一颗小的红心就落入心型区域内，如果分类结果是非常规心音，这颗红心就落入心型区域外的某一个位置。这种图形化表示的结果对一般用户而言是一目了然的。

公开(公告)号：CN104243391A

公开(公告)日：2014-12-24

申请号：CN201210265195.3

申请日：2012-07-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱琦 ,  朱冬梅

IPC: H04L27/34

Abstract: 本发明的目的在于提出一种基于证据折扣的协作调制识别方法，本发明通过多个节点协作来完成11种调制方式的识别。具体过程是：首先N个节点分别单独提取出能区分调制类型的7个特征参数，将这7个参数送入事先已经训练好的BP神经网络进行识别，将神经网络的输出送到融合中心，融合中心采用证据理论进行融合，将神经网络的输出作为D-S证据理论中的基本概率赋值（BPAF），并根据节点接收信噪比的情况对证据进行调整，由证据理论对N个节点的数据进行融合，得到识别结果。本发明提高信噪比高的数据对融合结果的贡献，同时降低信噪比低的数据对融合结果的影响，有效的提高了融合性能。

公开(公告)号：CN102647391A

公开(公告)日：2012-08-22

申请号：CN201210089793.X

申请日：2012-03-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱琦 ,  朱冬梅 ,  朱洪波 ,  杨龙祥

IPC: H04L27/34

Abstract: 本发明公开了一种基于决策层数据融合的协作调制信号识别方法，属于无线通信的技术领域。本发明通过获取多个接收节点所采集样本信号的特征值，利用基于二叉树决策的支持向量机得到各接收节点的判断结果，数据融合中心采用最大后验概率的决策最终确定待识别信号的调制方式。本发明采用基于二叉决策树的SVM减少了要训练的支持向量机数量，提高了分类效率；通过多用户的协作识别纠正了单用户检测时的错误，特别可以提高在低信噪比情况下的识别率；考虑系统中识别的先验情况以及多个接收节点判断结果的影响，采用最大后验概率的融合决策得到识别结果比传统的投票表决融合决策得到的识别结果可靠性高。