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公开(公告)号：CN117470875A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311439936.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N22/00
Abstract: 本发明公开了基于双螺旋等弧长稀疏采样的毫米波成像方法，包括以下步骤：S1、确定稀疏采样所在的双螺旋曲线；S2、确定双螺旋曲线上的采样点位置；S3、对采样点位置的稀疏回波数据进行采集；S4、利用稀疏毫米波成像算法对稀疏回波数据进行处理，得到三维目标点的对应散射系数；S5、根据三维目标点的对应散射系数重建毫米波图像，本方法克服了目前阿基米德螺旋曲线稀疏采样存在的内环采样点过密而外环采样点过疏的问题。
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公开(公告)号：CN114936571B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210355203.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，属于信号处理技术领域。该方法包括：获取原始含噪信号；利用互补集合经验模态分解算法将其分解为多个本征模态分量；基于其时域特征信息，从中确定出第一分界分量，以划分出噪声主导分量以及第一信号主导分量；再次利用该算法将第一分界分量以及相邻的第一信号分量分解为多个本征模态子分量，并根据其时域特征信息，筛选出第二信号主导分量；将剩余的第一信号主导分量和第二信号主导分量进行叠加，得到去噪信号。本发明对分界点附近的分量信号进行二次分解，将分界点附近更易混杂在一起的噪声和信号完全分离开，从而在抑制信号的同时，尽可能多的保留有用信号。
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公开(公告)号：CN114124626B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202111205592.7
申请日：2021-10-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开一种信号的降噪方法，包括：在获取到含有噪声的目标信号之后，在所述目标信号中确定出冲激脉冲干扰区域对应的目标干扰信号片段；利用所述目标干扰信号片段，在所述目标信号中确定出不存在冲激脉冲干扰的有用信号片段；对所述有用信号片段进行周期性延拓、截取和翻转，获得中间信号片段；利用所述目标干扰信号片段对所述中间信号片段进行处理，获得替换信号片段；利用所述替换信号片段对所述目标干扰信号片段进行替换，获得降噪后的目标信号。本发明还公开一种信号的降噪装置、终端设备以及计算机可读存储介质。利用本发明的方法，实现对强冲激脉冲干扰噪声的抑制，提高了信号降噪效果准确率和效率。
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公开(公告)号：CN110736984A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910907971.7
申请日：2019-09-24
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种无插值三维主动毫米波成像方法及系统、储存介质、成像设备，结合傅立叶变换、解线频调相位补偿、并行计算等技术，基于宽带线性调频三维主动毫米波成像系统参数与采集到的实际测量数据实现三维成像；该方法不需要三维主动毫米波全息成像算法所用到的Stolt插值操作，避免了大量的插值运算及额外的插值误差，减少成像过程的计算量，可提高主动毫米波安检成像效率。
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公开(公告)号：CN115905868A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211490912.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G01R19/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种塞拉门故障模型训练方法、检测方法、设备及存储介质，涉及塞拉门故障检测技术领域，方法包括：获取塞拉门的驱动电机的电流信号，电流信号包括开门时间段电流信号和关门时间段电流信号；从开门时间段电流信号和关门时间段电流信号中，提取得到电流信号的时域特征；根据时域特征，构建训练样本集；将训练样本集输入随机森林分类模型，对随机森林分类模型进行训练，得到塞拉门故障模型。本发明在地铁运行时，通过塞拉门故障模型实时检测塞拉门开门时间段和关门时间段的驱动电机电流信号，对地铁塞拉门V型倒置和V型尺寸正向超标故障进行实时检测，解决了在地铁运行时，人工检测的方式无法实现塞拉门故障实时检测的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114936571A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210355203.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，属于信号处理技术领域。该方法包括：获取原始含噪信号；利用互补集合经验模态分解算法将其分解为多个本征模态分量；基于其时域特征信息，从中确定出第一分界分量，以划分出噪声主导分量以及第一信号主导分量；再次利用该算法将第一分界分量以及相邻的第一信号分量分解为多个本征模态子分量，并根据其时域特征信息，筛选出第二信号主导分量；将剩余的第一信号主导分量和第二信号主导分量进行叠加，得到去噪信号。本发明对分界点附近的分量信号进行二次分解，将分界点附近更易混杂在一起的噪声和信号完全分离开，从而在抑制信号的同时，尽可能多的保留有用信号。
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公开(公告)号：CN108765509A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810496663.5
申请日：2018-05-22
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种用于线性成像系统的快速图像重建方法，在传统代数重建法的每一轮循环投影操作中，增加了若干次加速调整与先验信息优化操作，每次加速调整操作都减小了迭代解向量到最优解向量的距离，明显提高了算法收敛速度，而算法增加的额外存储空间与计算量很小，均可忽略，且迭代过程不依赖于前次迭代变量，易于直接结合先验信息实现不完备投影情况下线性成像系统的快速图像重建，此外，本发明方法对噪声环境适当引入松弛参数并推导了相应公式，扩大了方法的适用范围。
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公开(公告)号：CN107942326A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711121374.9
申请日：2017-11-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种具有高通用性的二维主动毫米波成像方法，在重建过程初期将目标物体图像f(x,y)离散化，基于二维主动毫米波成像系统的系统矩阵A、向量f与向量s建立线性成像系统模型，然后结合先验信息，采用迭代重建算法求解模型，重建图像。本发明具有较高的通用性，可以使用较为简单的成像系统模型，可以用于欠完备或稀疏数据条件下的二维主动毫米波成像，提高成像质量；能够扩展毫米波成像系统应用。
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公开(公告)号：CN118035886A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410143231.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于格拉姆角场与深度学习的地铁塞拉门故障检测方法，包括以下步骤：对地铁塞拉门驱动电机电流信号进行预处理；对预处理后的电流信号进行数据压缩，得到压缩后的电流信号；对压缩后的电流信号进行归一化、坐标转换和格拉姆矩阵计算，并将计算得到的二维矩阵生成二维图像；通过深度学习残差网络对二维图像进行故障分类识别。本方法通过对原始电流数据进行数据压缩处理后将其转换为二维图像，利用深度学习网络实现对地铁车门系统中下档销位移、压轮过压、V型倒置故障以及V型尺寸正向超标故障的实时检测，不需要人工提取特征，避免了传统机器学习算法中人工提取特征困难的问题，可实现故障自动实时检测，确保行车安全。
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