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公开(公告)号：CN118248177A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410615017.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 吉林大学
Inventor： 王海艳
IPC: G10L25/63 , G10L25/03 , G10L25/15 , G10L25/21 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法，属于语音情感识别技术领域。本发明的语音情感识别系统，包括语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、情感数据库模块、近似最近邻搜索模块、分类器模块。本发明利用近似最近邻搜索技术，灵活地获取与待识别语音信号高度相似的数据作为分类器的训练集，以建立适应性强、输出准确的情感识别系统。当终端设备计算存储能力受限时，搜索数据在云端完成，特征提取、训练器训练和识别过程在终端完成。
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公开(公告)号：CN115865149B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211516946.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B7/0426 , G01S7/38
Abstract: 一种针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法，本发明涉及针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法。本发明目的是为了解决如何设计干扰策略消减RIS为MIMO雷达带来的性能增益的问题。一种针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法过程为：步骤1、建立RIS辅助的MIMO雷达接收信号模型；步骤2、制定干扰功率分配策略并将干扰功率分配策略转为优化问题；步骤3、求解优化问题获得最优的干扰发射功率。本发明属于雷达干扰领域。
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公开(公告)号：CN110335624A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910686991.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于功率归一化倒谱系数特征的帕金森病语音检测方法，为克服帕金森病语音检测中易受噪声干扰的问题，通过Gammatone滤波器、去除噪声、功率归一化等方法增强所提取特征的鲁棒性，检测方法步骤：1)建立帕金森病语音库和健康语音库；2)对语音信号进行功率归一化倒谱系数特征提取:首先对语音信号进行预处理,然后利用Gammatone滤波器进行滤波，得到语音短时功率谱,接下来对语音短时功率谱进行加权平滑，最后计算功率归一化倒谱系数特征；3)利用外积得到特征向量；4)对特征向量进行功率和l2范数归一化；5)利用SVM训练帕金森病语音和健康语音模型；6)利用SVM分类方法进行分类，实现帕金森病语音检测。
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公开(公告)号：CN114034298B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111299657.9
申请日：2021-11-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于可重构智能表面的车辆定位方法，本发明涉及车辆定位方法。本发明目的是为了解决现有无线定位算法在直接链路受阻时性能下降，不能准确反映目标位置信息，并且对无线传感器网络和天线阵列需求高，在缺乏基础设施的环境中失效的问题。一种基于可重构智能表面的车辆定位方法具体过程为：步骤一、建立预测车辆位置模型；步骤二、建立虚拟视距链路；步骤三、基于步骤一和步骤二，获取观测信息并构造观测向量；步骤四、基于步骤一、步骤二、步骤三，利用扩展卡尔曼滤波器预测车辆位置。本发明用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN112151074A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010944172.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于希尔伯特包络谱的基音频率估计方法，克服了现有的基音频率估计方法在基音频率变化范围大时不能准确跟踪基音频率变化的问题，该基音频率估计方法包括的步骤为：1)输入语音信号：输入的语音信号用s[n]表示，采样频率fs，为减少低频偏差，利用y[n]＝s[n]‑s[n‑1]进行差分计算得到差分信号y[n]；2)计算差分群延迟因子；3)计算差分群延迟因子的希尔伯特包络谱：利用 计算差分群延迟因子的希尔伯特包络谱，其中ch(k)为c(k)的希尔伯特变换，ch(k)通过Eh(ω)的离散傅立叶逆变换得到，F(ω)为c(k)的离散傅立叶变换；4)提取差分群延迟因子的希尔伯特包络谱的相关特征；5)浊音和非浊音检测；6)利用差分群延迟因子的希尔伯特包络谱的前三个谱峰幅度的均值特征对浊音进行基音频率估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115865149A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211516946.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B7/0426 , G01S7/38
Abstract: 一种针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法，本发明涉及针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法。本发明目的是为了解决如何设计干扰策略消减RIS为MIMO雷达带来的性能增益的问题。一种针对可重构智能表面辅助的MIMO雷达系统的干扰功率分配方法过程为：步骤1、建立RIS辅助的MIMO雷达接收信号模型；步骤2、制定干扰功率分配策略并将干扰功率分配策略转为优化问题；步骤3、求解优化问题获得最优的干扰发射功率。本发明属于雷达干扰领域。
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公开(公告)号：CN115718422A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211273696.6
申请日：2022-10-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于双深度Q网络的在线车载雷达抗干扰波形设计方法，本发明涉及车载雷达抗干扰波形设计方法。本发明的目的是为了解决现有车载雷达抗干扰处理技术不稳定，鲁棒性差的问题。过程为：一、估计车载雷达接收信号的信干比；二、构建车载雷达马尔可夫决策过程；三、构建并训练双深度Q网络模型；四、突变的电磁干扰环境下基于双深度Q网络模型参数在线自适应调整，得到突变条件下的电磁干扰环境下双深度Q网络模型；五、获取车载雷达所处的状态空间，输入突变条件下的电磁干扰环境下双深度Q网络模型，输出最优动作价值函数值对应的最优动作，即为车载雷达抗干扰波形。本发明用于雷达抗干扰领域。
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公开(公告)号：CN118105032A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410131049.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 用于帕金森病检测的组合特征参数提取系统及帕金森病预测系统，本发明涉及特征参数提取系统和预测系统。本发明的目的是为了解决现有单一的语音信号特征不能全面反映帕金森病的特点，导致不能准确地检测出早期的帕金森病，而且脑电图信号数据量大不易处理的问题。用于帕金森病检测的组合特征参数提取系统包括：语音信号特征参数提取模块、脑电图信号特征参数提取模块、组合特征参数获取模块、降维模块；组合特征参数获取模块用于组合语音信号特征参数和脑电图信号特征参数；降维模块用于利用线性最小均方误差准则对组合特征参数向量进行降维，得到降维后的组合特征参数向量。帕金森病预测系统包括训练模块和预测模块。本发明涉及信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN114608590B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210231729.4
申请日：2022-03-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种恶劣环境下基于智能反射表面的多车辆追踪方法，本发明涉及基于智能反射表面的多车辆追踪方法。本发明的目的是为了解决现有在恶劣环境下，车辆和基础设施之间可能不存在视线链路，从而导致定位精度下降；以及在多车辆追踪中，由于主车选取不当将进一步降低算法的鲁棒性的问题。一种恶劣环境下基于智能反射表面的多车辆追踪方法过程为：步骤一：建立多车辆追踪系统模型；步骤二：基于步骤一建立的多车辆追踪系统模型，根据主车选择策略选定主车；步骤三：基于步骤二选定主车，优化智能反射表面配置并获得传输时延；步骤四：基于步骤三获得的传输时延，利用无迹卡尔曼滤波器实现多车辆追踪。本发明用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN118248177B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410615017.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 吉林大学
Inventor： 王海艳
IPC: G10L25/63 , G10L25/03 , G10L25/15 , G10L25/21 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于近似最近邻搜索算法的语音情感识别系统及方法，属于语音情感识别技术领域。本发明的语音情感识别系统，包括语音信号采集模块、语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块、情感数据库模块、近似最近邻搜索模块、分类器模块。本发明利用近似最近邻搜索技术，灵活地获取与待识别语音信号高度相似的数据作为分类器的训练集，以建立适应性强、输出准确的情感识别系统。当终端设备计算存储能力受限时，搜索数据在云端完成，特征提取、训练器训练和识别过程在终端完成。
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