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[发明专利]一种基于两类残差提取的多频谐波参数估计方法及装置-CN202310448473.7在审
发明人： 黄翔东;马骁;林倩 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两类残差提取的多频谐波参数估计方法及装置，方法包括：构建一高精度单频迭代内插器，用于实现对单频信号参数的精确估计；构建基于两类残差提取的多频谐波参数估计器，包括降序残差(即将谐波以降序的顺序逐次测量、重构并剔除)和排异残差(即利用降序残差测量结果重构并剔除所测谐波以外的其他谐波)。装置包括：处理器和存储器。本发明还将单频迭代内插器设计与两类残差提取方法结合，以设计多频谐波参数估计器，用于在多谐波场景下实现对各谐波参数的精确估计。
一种基于两类残差提取谐波参数估计方法装置

[发明专利]一种电离层参数重构方法-CN201911173417.7有效
发明人：王健;程华叶;黄翔东 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明具体公开一种电离层参数重构方法，包括以下步骤：基于观测站点以及重构位置的地磁坐标，利用下式计算观测站点间及其与重构位置间的电离层距离；基于观测站点电离层距离矩阵以及重构位置与观测站点电离层距离向量，利用克里格重构方程组确定重构权重；基于观测站点所得的电离层参数值，利用线性加权方法基于所确定的重构权重，计算重构位置的电离层参数值。本发明建立的区域电离层参数重构方法，能够满足电离层研究的需求，计算复杂度较低，且能提高了电离层参数的重构精度。
一种电离层参数方法

[发明专利]无源定位的低频多普勒频率差测量方法及装置-CN201910927395.2有效
发明人：夏春秋;黄翔东 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种无源定位的低频多普勒频率差测量方法及装置，方法包括：构造同一时刻不同接收机的多普勒频率差的第一测量模型、同一接收机不同时刻的多普勒频率差的第二测量模型；通过第一测量模型分别观测t1、t2时刻的第一、二接收机的频率差，通过第二测量模型分别观测第一接收机的两时刻频率差、第二接收机的两时刻频率差；通过稀疏阵列天线对来波的频率估计得出载波频率估计；基于上述频率差、载波频率估计根据双接收机二维平面模型得出四元二次方程组，采用扩展卡尔曼滤波动态求解。装置包括：模数转化器、DSP芯片、输出驱动及显示模块，本发明使用单站无源定位的双接收机二维平面模型着力于解决参数估计问题，使得参数估计算法效率高、计算复杂度低。
无源定位低频多普勒频率测量方法装置

[发明专利]一种调性音乐音符起始点检测与音符解码方法及装置-CN202211110245.0在审
发明人： 黄翔东;魏雨言;甘霖 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种调性音乐音符起始点检测与音符解码方法及装置，方法包括：绘制出η(m)作为端点检测函数曲线，通过检测该曲线的极值点作为各调性音乐音符的起始时刻位置；依次在相邻音符的起始时刻的中间位置搜索出其对应的FFT谱的峰值谱序号kp，并计算出对应的音高频率kpΔf；将音高频率与12平均律音符‑音高表的各个音符的参考频率进行比较，找出频率差值最小的音符作为当前时段的音符解码结果。装置包括：处理器和存储器。
一种调性音乐音符起始检测解码方法装置

[发明专利]一种跨频段一体化无线信道谱感知方法及装置-CN202211102010.7在审
发明人： 黄翔东;宋金水;李燕平 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨频段一体化无线信道谱感知方法及装置，方法包括：将离散信号馈入初级无伪峰全局谱分析器进行粗扫描，通过谱峰搜索而记录P个谱峰的频率位置依次为基于中国余数定理的谱通道序号查找表的构造方法，将逐个映射为经典互素谱分析的谱序号及其相应的上、下通道的IDFT输出通道序号对和对应的精细频率集(包含Qp个频率值)，p＝1,…,P；逐个访问各谱峰，对于第p个谱峰将滤波器组参数设定为Qp·，根据全相位滤波器的设计方法设计全相位窄带滤波器组，将滤波器器组代入谱分析通道聚合流程，构成次级超分辨率精细谱分析器，在序号为的上、下IDFT通道做互相关运算，在精细频率集上获得相应的次级超分辨率精细谱输出装置包括：处理器和存储器。
一种频段一体化无线信道感知方法装置

[发明专利]一种基于压缩平移互素阵列的DOA估计方法及装置-CN201810002797.7有效
发明人：李燕平;黄翔东;念天磊;李长滨 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-02 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩平移互素阵列的DOA估计方法及装置，方法包括：构建压缩平移互素阵列，通过压缩平移互素阵列对远场的不相关窄带信号进行接收；根据压缩平移互素阵列与阵列天线的位置，抽取出原始欠采样协方差矩阵中的均匀连续阵列，接收样本意义上的自相关函数；对预设个数的自相关函数做抽取，构造出一个半正定矩阵，实现空间平滑处理，得到空间平滑矩阵；对空间平滑矩阵直接进行特征值分解分离出信号子空间，根据MUSIC算法获取到DOA的估计。装置包括：DSP经过内部处理，对信号进行协方差估计，利用独立矩阵提取连续自相关，通过MUSIC算法估计DOA；借助输出驱动及显示模块显示识别DOA情况。
一种基于压缩平移阵列 doa 估计方法装置

[发明专利]基于滤波器组频率区分的深度网络波形合成方法及装置-CN202210384563.X在审
发明人： 黄翔东;王俊芹;甘霖;王文俊 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滤波器组频率区分的深度网络波形合成方法及装置，方法包括：采用解析方法设计多个任意频率通带的滤波器组；将生成器输出的语音信号并行馈入到滤波器组中，获得多个窄频带的信号；将窄频带的信号分别输入到各个子鉴别器中进行处理，综合子鉴别器的损失函数对生成对抗网络的参数进行训练，将测试文本馈入到给定的声学模型前端网络中，生成测试梅尔谱，再将该测试梅尔谱输入到生成器中，生成语音信号。装置包括：处理器和存储器。本发明提出的语音波形合成GAN网络解决了高频部分混叠失效的问题，大大减轻了高频频段的频谱失真。
基于滤波器频率区分深度网络波形合成方法装置

[发明专利]一种基于双掩膜模板更新的孪生网络目标跟踪方法及装置-CN202110440397.6有效
发明人：刘婧;黄翔东;王亚亭 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双掩膜模板更新的孪生网络目标跟踪方法及装置，方法包括：将语义信息加权后的初始帧模板、双重信息加权后的当前帧跟踪结果和当前帧模板送入模板更新模块生成更新模板，并与语义信息加权后的初始帧模板相加生成下一帧跟踪模板来实现模板更新；模板更新在图像级别而不是特征级别，原始图像比特征图有更高的空间分辨率可以更多关注目标的细节。装置包括：第一生成模块、第二生成模块、获取模块、模板更新模块，及跟踪模块。本发明实现了对模板的更新，能够提供鲁棒的模板，提高跟踪器的性能。
一种基于双掩膜模板更新孪生网络目标跟踪方法装置

[发明专利]一种对当代流行音乐和弦进行分类的方法及装置-CN202210385738.9在审
发明人：刘振宇;黄翔东;甘霖 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G10H1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对当代流行音乐和弦进行分类的方法及装置，方法包括：根据给定的和弦时间戳，对二维时频域表示结果进行CQT和补零或截断操作，使得时频表示的时间维度统一为单位和弦处理长度；将统一后的时频表示逐个馈入到卷积网络进行和弦特征提取，依次输出25维的特征向量；对每个和弦特征向量，将其前、后3个和弦特征向量串接起来，以构造出尺寸为25×7上下文特征矩阵；将上下文特征矩阵馈入到LSTM‑Attention网络中，以挖掘各和弦间的依赖关系，输出最后的和弦标签。装置包括：处理器和存储器。本发明通过设计的基于弦关联性挖掘的识别网络，可实现高和弦识别率，可识别包含有多种乐器伴奏的复杂音乐中的和弦类型。
一种当代流行音乐和弦进行分类方法装置

[发明专利]基于脑电信号的MSCRNN情绪识别方法及装置-CN202210361451.2在审
发明人： 黄翔东;刘泽宇;甘霖 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电信号的MSCRNN情绪识别方法及装置，方法包括：对预处理后的脑电数据构造4D特征；搭建由多尺度卷积模块、自注意力模块、LSTM模块和其他模块单元组成的分类网络；将所述4D特征和对应的标签用于分类网络进行训练；将训练好的分类网络用于测试集进行测试并可用于实际被试的情绪识别之中。装置包括：处理器和存储器。本发明在脑电数据处理中构造包含时域、频域和空间域信息的4D特征结构，通过分类网络进行情绪识别，其中多尺度卷积模块和自注意力模块用于深度挖掘4D特征中的频域和空间域信息，LSTM模块用于挖掘时域信息，在脑电情绪识别领域具有较大的实用价值。
基于电信号 mscrnn 情绪识别方法装置

[发明专利]基于卷积神经和生成对抗网络的文本转语音方法及装置-CN202111431264.9在审
发明人： 黄翔东;吴小月;甘霖 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F40/151 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经和生成对抗网络的文本转语音方法及装置，所述方法采用CNN前端网络与GAN后端网络结合的网络结构，所述方法包括：将文本作为输入，对应语音的声学特征梅尔谱作为输出，对前端网络进行训练，使得前端网络获得从文本提取声学特征梅尔谱的能力；将训练后的前端网络生成的声学特征梅尔谱作为输入，对应的语音波形作为输出，对后端网络进行训练，使得后端网络获得将声学特征梅尔谱转化为语音波形的能力。装置包括：图形处理器GPU和存储器。本发明先使用融合了注意力机制的卷积神经网络，将输入文本转化为声学特征梅尔(Mel)谱，然后将得到的梅尔谱作为生成对抗网络中生成器的输入，合成最终的语音波形。
基于卷积神经生成对抗网络文本语音方法装置

[发明专利]鲁棒性可分级的稀疏阵列频率和DOA估计方法及装置-CN201711250805.1有效
发明人：李燕平;黄翔东;杨孟凯;李长滨 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒性可分级的稀疏阵列频率和DOA估计方法及装置，方法包括：根据松弛互素稀疏阵列、Tsui频谱校正器获取校正后的频率、幅值、相位的参数组；根据校正后的频率构造第一余数数组，并结合面向鲁棒性余数系统进行频率重构，通过对频率的平均操作，获取频率估计值和波长；根据校正后的相位信息和幅值信息构造均值矢量，根据相位和均值矢量的关系得到阵元上信号的相位估计，通过做差得到两个相位差值；根据两个相位差值构造第二余数数组，并结合面向鲁棒性余数系统进行DOA重构，得到中间参数，并结合估计公式计算出DOA估计值。装置包括：松弛互素稀疏阵列、ADC采样器、DSP、显示装置。本发明利用松弛互素稀疏阵列完成频率和DOA估计。
鲁棒性可分级稀疏阵列频率 doa 估计方法装置

[发明专利]一种射线追踪方法-CN202010233725.0有效
发明人：陈亮;纪腾飞;王健;黄翔东 -专利权人：陈亮
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种射线追踪方法，所述方法包括以下步骤：导入场景数据，确定传播射线路径；根据蚁群算法在传播射线路径中获取优势路径；设定误差阈值；多线程并行加速，在满足误差阈值的前提下输出最优射线路径及传播损耗值；其中，所述根据蚁群算法在传播射线路径中获取优势路径具体为：根据蚁群算法统计优势射线路径组合方案；建立禁忌表存放蚁群算法遍历后的优势射线路径组合方案；在禁忌表中寻找最优射线路径组合方案。本发明在保证精度的前提下，减少射线在场景中的遍历时间，选取优势射线替代所有射线；提高射线追踪的适用性，预测复杂场景的信道特性。
一种射线追踪方法

[发明专利]基于全相位微分滤波的电网工况故障时刻检测方法及装置-CN201910431084.7有效
发明人：陈晨;周绍华;黄翔东 -专利权人：陈晨
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全相位微分滤波的电网工况故障时刻检测方法及装置：以确知的采样速率对电网信号进行采样，共采集L个样点；设定阶数N，确定长度为N的汉明窗，将汉明窗与长度为N的矩形窗进行卷积，得到长度为2N‑1的卷积窗，并设定归一化因子C＝wc(0)；计算出长度为2N‑1的全相位数字微分器系数g(n)；用全相位数字微分器系数g(n)对电网采集信号x(0),…,x(L‑1)进行数字滤波，从输出波形中，找出幅值最高的时刻，该时刻即为欲检测的电网工况故障发生时刻。本发明能够将电网工况故障发生时刻检测出来，有利于安全生产、减少故障损失，有利于实施把握电网工作状态，有利于保护电网的各类设备。
基于相位微分滤波电网工况故障时刻检测方法装置

[发明专利]频率域GFDM低复杂度最小均方误差接收方法及接收机-CN201810003085.7有效
发明人： 黄翔东;王惠杰;黎鸣诗;马欣 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-02 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种频率域GFDM低复杂度最小均方误差接收方法及接收机，包括：初始化一个全零大矩阵，进而把大矩阵分割成若干个的子块Φi,j；对主对角线上的前K/2+1个子块和次对角线上的前K/2个子块做二维傅立叶变换，进而根据对称关系确定其他所有子块Φi,j的二维傅立叶变换结果；对二维傅立叶变换结果求取逆变换，对逆变换结果中的每个子块进行IDFT反对角化操作，获取反对角化结果Ψi,j；根据反对角化结果Ψi,j、矩阵N点离散傅立叶变换矩阵GFDM接收块r获取解调输出信号接收机包括：GFDM发送模块对信号进行星座映射、串并转换和GFDM调制，完成调制后信号进入频率选择性信道，加入信道时延和噪声；MMSE接收模块对信号进行解调，最后获得解调后的接收信号。
频率 gfdm 复杂度最小误差接收方法接收机

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