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[发明专利]生成对抗网络的训练方法、检测方法及装置-CN202110686443.0有效
发明人：杨英光;谢海永;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于检测机器账号的生成对抗网络的训练方法，包括：获取多个用于训练所述生成对抗网络公开数据集；从所述公开数据集中抽取所述真实账号数据，得到真实账号数据集；按照不同特征提取方式从所述真实账号数据集中提取所述真实账号数据的特征数据，得到所述真实账号数据的特征数据；将随机噪声输入到所述生成对抗网络的生成器中，输出虚假账号特征数据；利用每种所述特征提取方式对应的真实账号数据的特征数据和所述虚假账号特征数据分别训练所述生成对抗网络的判别器，得到每种所述特征提取方式对应的判别器。本发明同时公开了一种训练装置、一种利用生成对抗网络进行机器账号检测的方法以及检测装置。
生成对抗网络训练方法检测装置

[发明专利]雷达互干扰场景下的回波信号的处理方法-CN202310643675.7有效
发明人：陈彦;杨帅;张东恒;胡洋;马礼坤;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本公开提供一种雷达互干扰场景下的回波信号的处理方法，包括：采集得到待测目标的雷达回波信号；确定雷达回波信号中啁啾干扰的干扰占比；根据所述干扰占比去除掉啁啾干扰信号；以及对去除掉啁啾干扰信号的回波信号中的鬼目标进行排除，完成雷达互干扰场景下的回波信号的处理。本公开的回波信号的处理方法中的待测目标的雷达回波信号包括生命体的呼吸和心跳的振动信号。
雷达干扰场景回波信号处理方法

[发明专利]基于毫米波雷达信号的人体血压检测装置-CN202111244372.5有效
发明人：陈彦;冉有;张东恒;张冬;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种基于毫米波雷达信号的人体血压检测装置，该装置对应的方法包括：在距离人体手腕处预设高度的位置采集毫米波雷达信号，其中，毫米波雷达信号包括多个接收信号；对多个接收信号进行波束成形处理，分离不同距离和角度的接收信号，得到目标二维网格，其中，目标二维网格包括多个不同距离‑角度的接收信号；利用第一神经网络从目标二维网格的多个不同距离‑角度的接收信号中确定目标接收信号，其中，第一神经网络是利用第一训练样本数据集对第一初始神经网络进行训练得到的；将目标接收信号输入第二神经网络，输出预测血压信息，其中，第二神经网络是利用第二训练样本数据集对第二初始神经网络进行训练得到的。
基于毫米波雷达信号人体血压检测装置

[发明专利]一种半监督域自适应脑电信号的分类方法-CN202310052274.4在审
发明人：陈勋;梁邓;刘爱萍;孙启彬;张勇东;吴枫;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督域自适应脑电信号的分类方法，包括：1、获取不同个体的带标注数据，获取目标个体的数据并选取部分进行标注，随后进行统一的预处理；2、设计数据增强机制，将样本进行增强表示；3、搭建学生模型和教师模型；4、记录每次更新后的学生模型权重，将其与历史的权重进行滑动平均，作为教师模型的权重；5、计算特征空间上已有个体和目标个体的特征对齐损失；6、计算学生模型与教师模型对应的输出概率间的一致性损失；7、将上述损失函数与交叉熵损失相组合，共同优化模型参数，获得最优分类模型。本发明能够在目标个体仅有一小部分数据被标注的情况下充分校准分类模型，以实现高准确度的跨个体脑电信号分类。
一种监督自适应电信号分类方法

[发明专利]信号处理方法、装置、无人机及计算机可读存储介质-CN202310993104.6在审
发明人：陈彦;张宾宾;张东恒;胡洋;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种信号处理方法、装置、无人机及计算机可读存储介质，可以应用于信号处理技术领域。该方法包括：对原始接收信号进行分类，得到静物对象子信号和生物对象子信号，原始接收信号是探测设备针对探测范围内的对象进行探测后接收到的信号，静物对象子信号包括多个静物对象子信号元素，对象包括静物对象和生物对象；计算多个静物对象子信号元素之间的线性系数；根据线性系数，得到探测设备的运动状态；在运动状态表征探测设备的运动方向发生变化的情况下，计算静物对象子信号与生物对象子信号之间的补偿系数；以及根据补偿系数更新原始接收信号，得到表征生物对象的生命体征的生物特征信号。
信号处理方法装置无人机计算机可读存储介质

[发明专利]基于毫米波雷达信号的人体活动成像的训练方法及系统-CN202111068219.1有效
发明人：陈彦;俞聪;张东恒;张冬;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动成像的训练方法，包括：获取训练样本，训练样本包括源视频图像样本和射频信号样本；构建生成对抗网络并初始化生成对抗网络参数，生成对抗网络包括生成部和判别部；获得第一水平特征图和第一垂直特征图；获得第一射频融合表征；获取生成图像；获得第二水平特征图和第二垂直特征图；获得第二射频融合表征；获取第一判别结果；获取第一拼接图像；获取第二拼接图像；获取第二判别结果；利用第一判别结果和第二判别结果对生成部和判别部的参数进行优化；当第一判别结果和第二判别结果的准确率稳定在预设范围内时，获得优化后的生成部。本发明还公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动成像方法及系统。
基于毫米波雷达信号人体活动成像训练方法系统

[发明专利]基于波束形成的抗干扰呼吸检测方法-CN202310186771.3有效
发明人：陈彦;谢学诚;张东恒;张冬;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本公开提供一种基于波束形成的抗干扰呼吸检测方法，利用WiFi设备对目标区域内存在干扰个体的情况下对待检测目标的呼吸状态进行检测，呼吸检测方法包括：操作S1：构建基于WiFi设备接收天线阵列的导向矢量；操作S2：获得波束形成的最佳权重；操作S3：将接收天线阵列接收到的原始信号转换到空域；操作S4：选取时间窗，对转换到空域后的信号做相邻帧差分，实现目标区域内静止物体信号的消除和干扰个体信号的增强；操作S5：计算每个位置波束形成后得到的间序列的呼吸噪声比；操作S6：将目标区域重叠地分成若干子区域，选择干扰较小的子区域；以及操作S7：寻找待检测目标的呼吸最可能存的位置提取信号，进而得到待检测目标的呼吸状态参数。
基于波束形成抗干扰呼吸检测方法

[发明专利]一种基于空间估计谱置信度估计的室内定位方法-CN202310165343.2有效
发明人：陈彦;张田雨;张东恒;张冬;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G01S5/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于空间估计谱置信度估计的室内定位方法。该方法包括：根据带宽和均匀直线天线阵列的天线间距构建相移矢量；根据相移矢量估计接收信号的空间谱，并根据接收端的直接路径的传播时间的估计值，对空间估计谱分别进行预处理和归一化处理；利用接收端的直接路径的波达方向和传播时间的估计值仿真生成仿真的归一化空间估计谱，利用全参考图像质量评估方法对预处理后的测量空间估计谱进行评估；将接收端的波达方向的测量值的置信度分数进行联合，并对待定位目标的二维空间坐标进行几何权重的调整；将待定位目标的连续多包的信号进行拓展，并根据待定位目标的二维空间似然值，对待定位目标进行空间位置估计，得到待定位目标的定位结果。
一种基于空间估计置信室内定位方法

[发明专利]一种基于生成对抗式并行神经网络的脑电降噪方法-CN202310052550.7在审
发明人：陈勋;尹瑾;刘爱萍;钱若兵;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗式并行神经网络的脑电降噪方法，包括：1对数据集中的脑电信号和伪影信号进行预处理，获得含噪脑电及其标签；2建立基于生成对抗式并行神经网络的脑电降噪网络，该网络包括生成器和判别器，生成器由并行的CNN块和Transformer块组成，用于捕获局部和全局的时间依赖性；判别器用于约束干净脑电信号和生成的降噪脑电信号之间的全局不一致性；3设计生成损失和判别损失，建立判别器和生成器的模型优化目标；4对判别器和生成器进行交替训练，获得最优降噪模型。本发明深度脑电降噪网络可应用于多种脑电伪影移除任务，如眼电、肌电、心电和混合伪影等，对脑机接口和医疗健康等领域具有重要意义。
一种基于生成对抗并行神经网络脑电降噪方法

[发明专利]一种基于单通道脑电信号的轻量级睡眠分期方法及应用-CN202211442688.X有效
发明人：陈勋;周会会;崔恒;刘爱萍;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单通道脑电信号的轻量级睡眠分期方法及应用，其步骤包括：1、对整晚原始脑电信号和标签预处理，包括通道选择、切片，得到训练样本；2、基于深度可分离卷积、通道打乱、通道均分等操作构建睡眠分期模型；3、采用Logit Adjustment损失函数建立优化目标；4、输入训练样本对模型进行训练，采用梯度下降法优化网络参数。本发明能在降低模型复杂度的同时提升睡眠分期准确率。
一种基于通道电信号轻量级睡眠分期方法应用

[发明专利]基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法-CN202211718922.7有效
发明人：陈勋;高逸凯;刘爱萍;钱若兵;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法，其步骤包括：1对数据集中的原始脑电信号进行预处理，包括通道选择、切片分割；2建立基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类模型，初始化网络参数；3设计损失函数，建立分类模型优化目标；4输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型。本发明相对现有脑电信号分类方法，能够在高分类准确率的条件下提供本身可解释的证据，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。
基于尺度原型学习本身可解释电信号分类方法

[发明专利]一种基于大数据的社会突发事件管理方法及系统-CN202210710998.9在审
发明人：刘跃;郭庆浪;吴曼青;廖勇;蒋能莹 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明涉及大数据分析领域，公开了一种基于大数据的社会突发事件管理方法及系统；本发明通过数据抽取分类方式建立近期进入人员库、离开人员库、特定人员库、物流信息库等专题库，结合二维码、出入扫码记录、人员基础信息、健康检测检测数据等信息，再通过大数据技术对多种专题库进行时空信息数据关联分析，从而发现和预测潜在漏管人员，加强漏管人员管理，解决了风险地区漫入人员管理不全的风险。
一种基于数据社会突发事件管理方法系统

[发明专利]一种室内多目标被动式定位方法、系统及电子设备-CN202210101361.X有效
发明人：陈彦;张淦霖;张东恒;张冬;孙启彬;吴枫;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04W4/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种室内多目标被动式定位方法，包括：在WiFi设备的发射端和接收端分别布置阵元间距为半波长的智能反射表面和天线间距为半波长的均匀直线天线阵列，其中，智能反射表面用于反射WiFi设备发出的信号；利用均匀直线天线阵列接收的WiFi信号和智能反射表面反射的WiFi信号，计算波束成形矢量和相移矢量并优化均匀直线天线阵列和智能反射表面，获取单个目标的定位信息；利用已定位目标的定位信息，优化智能反射表面的相位并消除已定位目标的信号干扰，实现对其他目标的定位。迭代执行获取操作、优化操作、消除操作以及定位操作，直到室内的所有目标被定位。本发明同时公开了一种室内多目标被动式定位系统以及电子设备。
一种室内多目标被动式定位方法系统电子设备

[发明专利]一种减少用户负担的跨用户肌电模式识别方法-CN202211341042.2在审
发明人：陈勋;薛博;吴乐;刘爱萍;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种减少用户负担的跨用户肌电模式识别方法，是通过采集源域背景用户和目标域新用户的少量校准集肌电样本数据，构建基于卷积神经网络的肌电手势分类模型FSSDA，设计正‑负对距离损失，采用点代理的方式优化目标域新用户样本与源域背景用户样本在嵌入空间中的特征距离，使得目标域样本在嵌入空间中可区分，训练好的跨用户模型可以对新用户的手势信息进行预测。本发明能显著减少模型对新用户校准数据的采集和标注时间，同时实现高准确率手势分类性能，从而促进多用户肌电接口的推广应用。
一种减少用户负担模式识别方法

[发明专利]基于毫米波雷达的非接触心电图监测方法-CN202111454726.9有效
发明人：陈彦;陈金波;张东恒;张冬;孙启彬;吴曼青 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本公开提供一种基于毫米波雷达的非接触心电图监测方法，包括：步骤S1：使用毫米波雷达对待测目标发射毫米波信号并接收回波信号；步骤S2：对接收到的回波信号进行信号处理，提取隐藏在回波信号中的心脏机械活动数据；以及步骤S3：对提取出的心脏机械活动数据，构建端到端的网络架构，完成由心脏机械活动到心脏电活动的跨域映射。步骤S4：基于已经习得心脏机械活动与心脏电活动跨域映射的深度学习网络架构，输入当前时刻提取的心脏机械活动数据，输出当前时刻ECG测量结果，并最终完成非接触心电图监测。
基于毫米波雷达接触心电图监测方法

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