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[发明专利]一种基于稀疏表示和机器学习的西洋乐器分类方法-CN201610767234.8有效
发明人：洪弘;顾李萍;朱雨倩;缪冬玉;李慧;李彧晟;顾陈 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示和机器学习的西洋乐器分类方法，包括如下步骤：步骤1：构建适用于西洋乐器稀疏表示的字典库；步骤2：对西洋乐器原始音频文件进行预处理，分帧加窗，提取每帧音频在基于所构建字典库表示下的稀疏系数；步骤3：将每帧音频稀疏表示系数作为西洋乐器的音乐特征输入深度神经网络，逐层预训练深度神经网络模型，得到与西洋乐器音频分类相应的深度神经网络模型参数；步骤4：将逻辑回归分类器添加至深度神经网络模型的顶层；步骤5：对所得深度神经网络模型参数进行反向微调，将深度神经网络模型最后一个隐含层的输出参数输入至逻辑回归层进行分类，得到西洋乐器的分类结果。本发明可以有效进行西洋乐器的分类。
一种基于稀疏表示机器学习西洋乐器分类方法

[发明专利]空时自适应信号的分块处理方法-CN201610784026.9有效
发明人：顾陈;季文韬;洪弘;李彧晟;周志强;顾李萍;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明针对雷达接收信号在角度‑多普勒平面的块稀疏性，提供了一种空时自适应信号的分块处理方法，包括以下步骤：步骤1，雷达在待测距离单元邻近单元接收一个快拍数据作为雷达接收信号；步骤2，对雷达接收信号进行空时自适应信号预处理，如角度‑多普勒平面进行离散化处理、构造超完备矩阵等，得到空时自适应信号；步骤3，对空时自适应信号进行分块处理；步骤4，通过块稀疏下的贪婪算法进行块稀疏恢复得到重构的信号并进一步性能分析。本发明通过利用杂波在角度‑多普勒平面的块稀疏性对空时自适应信号进行分块处理，针对稀疏信号的内在结构更加有效精确的从观测信号中恢复出杂波在角度‑多普勒平面的分布，从而得到重构的信号。
自适应信号分块处理方法

[发明专利]一种自适应的鼾声信号检测方法-CN201610271099.8有效
发明人：洪弘;顾李萍;马干军;杨宇鑫;顾陈;李彧晟;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种自适应的鼾声信号检测方法，步骤如下：步骤1，对获得的睡眠音频信号进行端点检测得到声音事件；步骤2，对步骤1获得的声音事件进行特征提取，得到Mel频率倒谱系数；步骤3，对步骤2所提取的特征进行聚类，确定鼾声和非鼾声信号。本发明可以有效检测出睡眠音频信号中的鼾声信号，检测结果准确，性能优良。
一种自适应鼾声信号检测方法