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公开(公告)号：CN118011404A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153070.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于幅度加权的超声成像方法、设备、介质及产品，涉及超声成像领域，方法包括：获取各阵元延时信号，分别将构造的函数值为1的接收幅度加权函数、前半部分函数值为1和后半部分函数值为‑1的接收幅度加权函数和M对互补的函数值为1的接收幅度加权函数应用于各阵元延时信号，得到延时叠加波束形成的输出信号、波束形成输出信号和M个波束形成信号组，确定与波束形成输出信号完全相反趋势的取反系数和对M个波束形成信号组的中值滤波后的互相关系数，将取反系数与中值滤波后的互相关系数进行融合，得到新的加权矩阵；将新的加权矩阵对所述延时叠加波束形成的输出信号进行加权，得到最终的波束形成输出信号，从而提升超声成像质量。
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公开(公告)号：CN120009828A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510094134.2
申请日：2025-01-21
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于拉普拉斯范数正则化的声源定位方法，属于声源定位技术领域。该方法首先将声源所在平面划分为一系列网格点，假设网格点的坐标为声源的潜在位置；然后引入拉普拉斯范数作为正则项，构建拉普拉斯范数稀疏约束的压缩波束形成声源定位模型；最后基于迭代收缩阈值算法框架，求解非凸拉普拉斯范数稀疏约束的最小化问题，并在求解过程中引入正则化参数自适应选择策略，以提高最优解的质量，增强算法的鲁棒性。本发明方法能够缓解现有的基于压缩波束形成的声源定位技术中稀疏性不足、声源定位结果受噪声干扰存在诸多伪声源等问题，从而实现快速、准确的声源定位。
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公开(公告)号：CN119805366A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411859206.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明涉及一种综合多快拍联合牛顿正交匹配追踪定位方法，属于声学领域。该方法通过改进的综合正交匹配追踪方法估计所有可能的在网声源坐标，以这些坐标为中心局部细化网格重构目标声源区域，并构建新的感知矩阵；从原阵列中随机选取多组相等阵元个数的子阵列，基于多子阵列数据在重构区域中初步估计声源在网坐标，通过多快拍联合的牛顿法对已估计的声源坐标及源强进行补偿优化；本发明的优点是：通过改进原子选择的过程，最大程度保证重构区域包含所有声源，避免更细网格间距导致的相干性问题，增强在网定位能力；本发明的多子阵列联合估计方法，能更充分利用测量数据，提高声源定位精度。
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公开(公告)号：CN118918905A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410965380.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G10L17/26 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的离网稀疏贝叶斯局部放电DOA的估计方法，属于局部放电检测领域。该方法包括对采样的放电声阵列信号采用离网稀疏贝叶斯算法进行两次迭代运算，得到前两次离网稀疏贝叶斯算法的均值和方差；然后将得到的均值和方差转化为归一化的实数后输入到深度学习网络LSTM，从而求解出未知声源的DOA；与传统的离网稀疏贝叶斯算法相比，该方法在接近离网稀疏贝叶斯的定位精度下，其定位速度得到明显提高，抗频率波动能力和噪声鲁棒性明显增强。
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