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[发明专利]基于双模态信号融合的风力发电机故障判别方法-CN202310606127.7在审
发明人：王智超;洪弘;薛彪;赵恒;伏长虹;丁传威 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双模态信号融合的风力发电机故障判别方法，属于数字信号处理技术领域。本发明包括：首先，根据风力发电机的时间‑多普勒特征，从时频图中提取出转速信息，按转速将声信号分组；然后，采用VMD算法将信号分解成具有不同中心频率的有限带宽，完成模态分解，计算各分解模态的样本熵，取最小的模式判定为风力发电机声信号，将其从背景噪声中提取出来；最后，采用一类支持向量机(SVM)对不同转速下的风力发电机声信号进行建模，从而实现故障判别。
基于双模信号融合风力发电机故障判别方法

[发明专利]一种用于气体泄漏声信号检测的降噪方法-CN202310605965.2在审
发明人：王智超;洪弘;薛彪;赵恒;伏长虹;丁传威 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G10L21/0232 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于气体泄漏声信号检测的降噪方法，属于数字信号处理技术领域。本发明包括：首先，采用基于经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform,EWT)的气体泄漏声信号提取算法，将气体管道监测声音信号分解为可以表征气体泄漏声信号的模态以及其他模态；然后，计算各分解模态的组合熵特征，设置自适应组合熵阈值，将阈值区间内的各模态重构为气体泄漏声信号，从而将气体泄漏声信号从复杂背景噪声中提取出来。
一种用于气体泄漏信号检测方法

[发明专利]基于LFMCW雷达与欠定盲源分离的多人呼吸信号探测方法及系统-CN202111463338.7在审
发明人：顾陈;刘源;洪弘;赵恒;丁传威;孙理;李彧晟;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LFMCW雷达与欠定盲源分离的多人呼吸信号探测方法及系统。方法包括：首先对两路接收天线的雷达回波信号进行数据重排、提取重排后回波信号的相位，再通过带通滤波器滤除相位信号中的噪声和干扰，得到两路多人呼吸的混合信号；之后使用短时傅里叶变换将两路混合信号变换至时频域，两路时频点构成聚类平面，使用基于角度信息与能量信息融合的改进近邻传播算法做聚类分析，得到人数与混合矩阵的估计；最后根据混合矩阵通过L1范数最小化算法分离出时频域下的呼吸信号，通过逆短时傅里叶变换恢复至时域，得到多人的呼吸信号。本发明方法有效可行，性能可靠，仅使用双接收天线LFMCW雷达系统就能够获取相同距离门、相距很近的多人呼吸信号。
基于 lfmcw 雷达欠定盲源分离呼吸信号探测方法系统

[发明专利]基于睡眠监测场景下的MIMO雷达稀疏布阵优化方法-CN202111452094.2在审
发明人：洪弘;叶豪健;丁传威;顾陈;赵恒;李彧晟;孙理;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于睡眠监测场景下的MIMO雷达稀疏布阵优化方法。结合睡眠的实际场景确定阵元的稀疏程度，进行二维波束角度的约束，在约束角度内通过改变波束指向实现角度全扫描，获得所有角度指向下的方向图最高旁瓣电平值，利用多目标粒子群迭代模型求解最佳阵元间距，结合凸优化算法求解激励系数，最终得到阵元位置和激励系数矩阵。相对于均匀阵，该方法减少了阵元数量，降低了硬件实现成本、重量和压力，提高了角度分辨率；相对于传统稀疏布阵算法，该方法可以结合实际睡眠场景确定阵元的稀疏程度，且解决传统稀疏布阵当波束指向改变时，方向图会出现高旁瓣和大栅瓣的情况，保证了在约束范围内的所有角度指向下的方向图均具有低旁瓣电平。
基于睡眠监测场景 mimo 雷达稀疏布阵优化方法

[发明专利]基于SIMO雷达的多人心跳检测及定位方法和系统-CN202111452097.6在审
发明人：洪弘;肖磊;赵恒;顾陈;丁传威;孙理;李彧晟;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SIMO雷达的多人心跳检测及定位方法和系统，方法包括：对雷达各通道回波信号进行幅度及相位校正；对校正后的信号进行加权，得到对应搜索角度的回波信号；对回波信号计算距离多普勒的二维FFT，并进行重构；成像得到人体目标的距离、角度信息；通过DBF原理计算最优方向图权矢量，之后计算距离维FFT；获取各人体目标生命体征信号；利用PCA、ZASLMS算法进行心率的估计，再利用张量分解理论算法，根据预估的心率对生命体征信号分解提取，得到目标心跳信号并恢复相应时域波形。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确判决位于不同或相同距离门内多个人体目标的距离、角度信息，抑制动静物体干扰并提取对应目标的心跳信号。
基于 simo 雷达人心检测定位方法系统

[发明专利]基于图像处理的室内人体姿态初步分类方法-CN201711099674.1有效
发明人：顾陈;余晨晖;洪弘;丁传威;廖志成;邹宇;胡家铭;李彧晟;孙理;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的室内人体姿态初步分类方法，该方法基于人体不同姿态跨越的范围以及速度特征，将人体姿态划分为两类：原地和非原地姿态。该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过杂波抑制，运用动目标检测保留人体运动姿态的信息，去除室内各种背景杂波干扰；之后对得到的矩阵形式的姿态信号图像，采用图像处理的方式处理噪声干扰：先将姿态信号图像进行二值化处理，去除噪声；提出用基于时间‑距离的孤立点消除算法去除姿态信号图像中剩余的噪声点；接着利用SVM对特征进行分类，完成人体姿态的初步二级分类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地识别室内人体姿态是原地还是非原地动作。
基于图像处理室内人体姿态初步分类方法

[发明专利]基于线性调频连续波雷达的驾驶行为检测方法-CN201911200564.9在审
发明人：洪弘;徐小明;李彧晟;熊俊军;丁传威;马悦;冯晨;孙理;顾陈;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性调频连续波雷达的驾驶行为检测方法，首先利用线性调频连续波雷达采集驾驶行为信息，对雷达信号进行预处理，之后提取驾驶行为雷达回波信号的时间多普勒时频图，接着利用卷积神经网络来确定驾驶行为和对应雷达回波信号的时间多普勒时频图之间的映射模型；最后根据映射模型，对受试者进行驾驶行为检测。本发明的方法性能可靠、可以准确地对驾驶行为进行检测。
基于线性调频连续雷达驾驶行为检测方法

[发明专利]基于加权联合距离时频变换的室内人体姿态识别方法-CN201710409174.7有效
发明人：顾陈;廖志成;洪弘;李彧晟;孙理;朱晓华;丁传威;邹宇 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G01S13/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权联合距离时频变换的室内人体姿态识别方法，该方法首先将超宽带雷达录取的室内人体姿态数据经过MTI滤波，截取包含人体姿态的数据，选取有效距离门；之后利用加权联合距离时频变换得到联合距离时频分布图，提取图中躯体包络的特征参数；接着利用机器学习算法确定不同姿态和特征参数之间的映射关系；最后根据所得到的映射关系，判决人体姿态的种类。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确地识别室内不同的人体姿态。
基于加权联合距离变换室内人体姿态识别方法

[发明专利]一种基于变分模态分解的多人穿墙时变呼吸信号检测方法-CN201610274139.4有效
发明人：洪弘;闫嘉明;杨宇鑫;丁传威;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： 2019-04-12 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态分解(VMD)的多人穿墙时变呼吸信号检测方法，步骤如下：超宽带发射天线发射窄脉冲经过人体胸腔微多普勒的振动，回波经过接收天线接收，超宽带雷达回波经过慢时采样得到穿墙人体回波信号矩阵；通过距离门选择算法计算每个距离门的方差，并求出方差最大的即多人目标存在的距离门并采用低通滤波器消除高频干扰和多余频域成分；对滤波后的信号使用VMD算法进行模态分解，迭代子信号，得到一个符合呼吸个数和频段的有效呼吸信息；进行希尔伯特变换进行时频处理，得到包含平滑呼吸特征的动态瞬时信息。本发明能够有效的消除不同呼吸成分的干扰谐波，去除墙面干扰，增强微弱呼吸信号，具有强抗干扰性，以及精确的时变追踪特性。
一种基于变分模态分解穿墙呼吸信号检测方法

[发明专利]雷达回波模拟器频率校准的装置及方法-CN201510373697.1有效
发明人：李洪涛;胡姗姗;顾陈;朱晓华;席峰;陈胜垚;王海青;袁泽世;胡恒;丁传威;施群栋;缪运驰 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达回波模拟器频率校准的装置及方法。该频率校准装置包括天线接收模块，ctrol控制模块，匹配滤波器，AD转换器，VCO电压控制振荡器，PLL锁相环，AMP放大器，BPF滤波器，天线发射模块。天线模块接收到的回波信号首先经过一个混频器输出混频后的视频信号，该信号再经过AD转换器后输出到匹配滤波器，最后经频率校准后进行放大以及滤波后由天线发射出去。经过上述处理可使输出信号与输入回波信号的频率完全相同。
雷达回波模拟器频率校准装置方法

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