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公开(公告)号：CN116381599A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310398755.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明涉及定位技术领域，具体地说，是一种使用UWB技术实现便携式可编程高精度定位装置及方法，包括UWB定位标签、UWB定位坐标基站、UWB定位主控基站，UWB定位基站包括集成的单芯片超宽带低功耗低成本收发器芯片、收发天线、锂电池稳压电源、单片机处理器、无线数据传输控制模块，其中，锂电池稳压电源为各模块提供便携稳定的电源，集成的单芯片超宽带低功耗低成本收发器芯片在单片机处理器的控制下，测量UWB定位标签和各个基站的距离，UWB定位坐标基站将测得的距离传输给UWB定位主控基站，通过距离信息计算出坐标信息，再将坐标信息传输给上位机，便于实时监测。
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公开(公告)号：CN114563069B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210253963.7
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种综合高精度智能车辆实时称重方法，包括以下步骤：在车辆上若干个用于承重的车轴上分别设置应变电阻传感器，应变电阻传感器为四个电阻应变片组成的惠斯通全桥电路；S02，惠斯通全桥电路输出电压信号变化由差分放大电路对其采集并放大，并通过调零和衰减电路对电压信号变化经行调整；S03，放大和调整后的电压信号经过称重控制器的AD芯片进行进行模数转换，然后传输给称重控制器的单片机MCU进行数据处理；S04，单片机MCU将处理后得到的重量数据传输到数码管显示屏进行显示。本发明还提供一种综合高精度智能车辆实时称重系统。本发明提供的一种综合高精度智能车辆实时称重方法及其系统，能够实时显示车辆载货重量，具备安全、可靠、成本较低和精度足够高优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114563069A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210253963.7
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种综合高精度智能车辆实时称重方法，包括以下步骤：在车辆上若干个用于承重的车轴上分别设置应变电阻传感器，应变电阻传感器为四个电阻应变片组成的惠斯通全桥电路；S02，惠斯通全桥电路输出电压信号变化由差分放大电路对其采集并放大，并通过调零和衰减电路对电压信号变化经行调整；S03，放大和调整后的电压信号经过称重控制器的AD芯片进行进行模数转换，然后传输给称重控制器的单片机MCU进行数据处理；S04，单片机MCU将处理后得到的重量数据传输到数码管显示屏进行显示。本发明还提供一种综合高精度智能车辆实时称重系统。本发明提供的一种综合高精度智能车辆实时称重方法及其系统，能够实时显示车辆载货重量，具备安全、可靠、成本较低和精度足够高优势。
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公开(公告)号：CN116738542A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310703841.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及建筑物CAD数据建模领域以及建筑物模型存储云端数据库技术领域，具体涉及一种快速建模的方法；本方法基于计算机辅助设计技术，利用CAD施工图纸作为数据源进行建模，再通过引入基于优先级的墙体等价线算法，提取建筑物中的墙体；再引入可导航空间提取算法，重构室内空间关系；再基于室内空间关系和已有墙体进行参数化建模；将提前获取CAD数据的建筑建模后存放入Oracle数据库，并且在需要时可以及时调用；该方法改进了CAD数据的预处理步骤，自动化提取了CAD的有用数据，去除了其冗余数据，显著提高了传统CAD建模的速度。
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公开(公告)号：CN115177270A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210820617.2
申请日：2022-07-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及生物医学技术领域，具体地说，是一种基于硬件实现的便携式可编程高精度脑电采集仪，包括银/氯化银采集电极、便携稳压电源、多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器、数据传输控制模块，其中，便携稳压电源与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器、24位低噪声A/D、单片机处理器相连；多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器的输入端与银/氯化银采集电极相连，输出与24位低噪声A/D相连；24位低噪声A/D与多通道高精密低功耗前置可调放大倍数的减法滤波器和单片机处理器相连；单片机处理器与24位低噪声A/D、数据传输控制模块相连。
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公开(公告)号：CN116465401A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310461240.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于惯性导航的数据滤波领域，公开了一种基于卡尔曼滤波的三维惯性导航系统定位方法，根据UWB定位装置得到的坐标距离信息和陀螺仪输出以及加速度传感器输出作为惯性信息，计算出初始状态的位置坐标和速度状态，并代入引入惯性导航的卡尔曼滤波器最后确定更加精准的坐标位置和速度状态。与现有技术相比，本发明将三维惯性导航引入卡尔曼滤波器模型中，改善惯性导航系统的累积误差影响，提高卡尔曼滤波器的滤波效果，更好地估计预测出坐标位置和速度状态并根据观测值校正后，得到更为准确位置坐标信息和速度状态。
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公开(公告)号：CN115530754A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210823611.0
申请日：2022-07-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的癫痫预警方法及装置，该方法获取脑电信号数据，将脑电信号数据划分为发作发生期与正常期，设定发作发生期的脑电信号的时间长度，其中，发作发生期包括发生期与在发生期前的设定范围的发生间期；将脑电信号数据以设定时间分割为信号数据分段作为预处理后的脑电数据，将预处理后的脑电数据分为训练集与测试集；使用训练集对深度学习神经网络进行训练，获得深度学习预测模型；使用测试集对深度学习预测模型进行验证；采集患者的实时脑电信号，输入深度学习预测模型中进行预测。本发明能够实现提前较长时间预警，且准确性高，能够对患者起到有效的提前预警。
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