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[发明专利]基于改进的稳健自适应波束形成的多人生命体征检测方法-CN201911199604.2有效
发明人：孙理;张红强;洪弘;熊俊军;马悦;李彧晟;顾陈;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的稳健自适应波束形成的多人生命体征检测方法，包括以下步骤：获取雷达接收信号,采用波达方向估计算法估计出各个人体所在的角度以及各个人体所占角度区间；令其中一个人体回波为期望信号，其他人体为干扰信号，采用改进的基于ε约束值的方法重构协方差矩阵；采用改进的基于ξ约束值的方法重构期望信号方向的导向矢量；利用自适应波束形成算法得出权值；采用提出的最大信噪比搜索的方法得出较理想的权值和呼吸信号；重复以上步骤得到所有人体呼吸信号。本发明方法从生命体征检测的场景出发，对稳健波束形成算法进行改进，本发明中改进的稳健自适应波束形成方法有效可行，性能可靠，可以准确地提取出各个人体的生命体征信号。
基于改进稳健自适应波束形成人生体征检测方法

[发明专利]一种基于加速度计的生理信息处理方法及系统-CN202310938397.8在审
发明人：薛彪;钟润东;洪弘;徐靖;丁宁;顾陈 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加速度计的生理信息处理方法及系统，属于生理信息处理技术领域。包括如下步骤，采集生理信息：采集受试者的颈部声音信号，并将采集到的信号传输到计算机中以供存储及处理；处理生理信息：包括分离信号和增强信号。本发明相较于现有技术，其优点在于：本发明的一种基于加速度计的生理信息处理方法及系统，通过对受损生理信号进行增强处理及高频修复，使采集的生理信息更接近真实的生理信号，得到更准确客观的监测与诊断结果；本发明使用基于神经网络的方法对受损信号进行高频修复，解决了采集到的生理信息存在高频缺失的问题，提高了生理信息采集系统的质量，进而提高了人们使用生理信息进行健康监测或疾病诊断的准确率。
一种基于加速度计生理信息处理方法系统

[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]一种基于矩形波导到微带间隙波导的宽带巴伦-CN202111446565.9在审
发明人：褚慧;孙全;顾陈;洪弘;孙理;薛彪;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： 2023-06-02 - 主分类号： H01P5/107 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩形波导到微带间隙波导的宽带巴伦，包括相连接的矩形波导和过孔介质板层，以及金属盖板；过孔介质板层包括介质基板上表面的印刷微带线、周期性金属贴片、周期性金属化通孔和金属接地板，接地板上的缝隙与矩形波导尺寸相同，过孔介质板层与上层金属盖板间留有空气间隙：微带线通过金属化通孔短接到接地平面，构成微带脊结构；微带线周围周期性排布金属化孔，每个金属化孔与对应位置的金属贴片构成EBG结构。本发明解决了矩形波导到微带间隙波导的宽带巴伦设计问题，并在微带线上再次进行阻抗匹配实现双谐振点宽带功能和向所需传输线宽度的转换功能，具有结构简单，易集成，加工简单，尺寸小，插入损耗小，结构性能稳定的优势。
一种基于矩形波导微带间隙波导宽带

[发明专利]基于FMCW雷达的多说话人识别方法-CN202111452095.7在审
发明人：顾陈;薛鲲鹏;洪弘;薛彪;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： 2023-06-02 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FMCW雷达的多说话人识别方法，方法包括：使用DOA算法对多说话人进行定位；基于DOA的自适应数字波束形成，对接收的信号进行加权，得到对应角度的回波信号；对各回波信号计算距离维FFT，选取目标所在距离门，提取目标的雷达回波信号；使用带通滤波器对信号滤除干扰；使用曲线拟合的方法消除体动带来的影响；使用二级门限判法分割有声段；使用改进VMD算法对声带振动信号进行处理提取基频；对滤波后的雷达回波信号提取语音参数；将提取到的基频信号与雷达回波信号的语音参数相融合送入GRU神经网络，得到说话人识别结果。本发明方法有效可行，性能可靠，可以准确实现多说话人识别。
基于 fmcw 雷达说话识别方法

[发明专利]基于手部面部视频的脉搏波传导时间计算方法-CN202310000272.0在审
发明人：伏长虹;过武炎;洪弘 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-01-02 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于手部面部视频的脉搏波传导时间计算方法，具体步骤包括：步骤1，从视频中提取出脸颊和手掌感兴趣区域中的rPPG脉搏波信号，并进行去趋势、滤波处理；步骤2，把长的rPPG脉搏波信号划分成多段子段信号，根据两点rPPG脉搏波子段的心率差和信噪比，筛除不符合要求的脉搏波子段；步骤3，用波峰作为特征点计算脸部和手掌间rPPG脉搏波的脉搏传输时间iPTT。本发明提出的脉搏波传导时间计算方法，增强了抗噪声能力，提高了血压检测的准确度。
基于面部视频脉搏传导时间计算方法

[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]基于人脸视频的非接触式呼吸检测方法及系统-CN202310000297.0在审
发明人：伏长虹;于淼;洪弘 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-01-02 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸视频的非接触式呼吸检测方法及系统，方法包括：通过摄像头捕获人脸视频，获得脸颊区域的RGB三通道的颜色变化信息；将RGB三通道的皮肤颜色信号进行色度处理，可以获得一个包含脉搏波信息的rPPG信号；对rPPG信号进行峰值检测，定位每个脉冲的时间和强度信息，根据呼吸信号对rPPG信号的幅度，基线，频率调制，分析包含在rPPG信号中的呼吸信号。本发明成功在非接触式场景下通过普通消费级相机完成了呼吸检测。
基于视频接触呼吸检测方法系统

[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]一种视频心率检测的rPPG信号预处理方法及系统-CN202110415521.3有效
发明人：伏长虹;任杰;洪弘 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-04-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频心率检测中的rPPG信号预处理方法及系统，由于摄像头拍摄视频帧与帧之间时间间隔不均匀，根据记录的视频帧对应时间进行信号相邻点间数值线性插值，对插值后整体信号按帧率做等间隔采样重构信号；使用L1去趋势滤波算法去除重构信号中的趋势成分；利用信号在相位上的连续性和分段平滑特性对信号进行整形，使得时域上周期性更强，频域上主瓣更突出。本发明提出的rPPG信号预处理方法在复杂场景下提高了信噪比，增强了心率检测的准确性。
一种视频心率检测 rppg 信号预处理方法系统

[发明专利]VVC标准下的编码单元快速划分方法及系统-CN202211669820.0在审
发明人：伏长虹;闫依婷;洪弘 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-25 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04N19/119 文献下载
摘要：本发明公开了一种VVC标准下的编码单元快速划分方法及系统，该方法包括：步骤1，在编码不同的视频序列过程中采集数据：32×32大小的CU像素值、量化参数、最佳帧内预测模式以及最终的划分标签；步骤2，使用步骤1保存的数据对构建的卷积神经网络训练得到一个模型；步骤3，在实际编码中，对每一个32×32大小的CU，调用训练的模型将CU内的灰度值，量化参数，最佳帧内预测模式输入训练好的网络中，该网络将输出最终的划分标签，每一个标签对应不同的划分方式。本发明提出的CU快速划分方法可以在保证视频质量的同时，降低编码的复杂度。
vvc 标准编码单元快速划分方法系统

[发明专利]基于EWT的肠动信号分离方法-CN201911234589.0有效
发明人：顾陈;庄中旭;周光新;洪弘;薛彪;孙理;熊俊军;马悦;李彧晟;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于EWT的胃肠动力信号分离方法，包括以下步骤：步骤1，由生命体征监测雷达获取雷达回波信号；步骤2，对步骤1获得的雷达回波信号进行预处理，获取人体生命体征信号(心跳信号、呼吸信号、胃动力信号和肠动力信号)，滤除干扰，得到预处理后信号；步骤3，对步骤2中获得的预处理后信号采用经验小波变换算法进行处理，分离出胃动信号、肠动信号、呼吸信号以及心跳信号。本发明通过经验小波变换算法能够有效地分离出肠动信号、胃动信号、呼吸信号以及心跳信号。
基于 ewt 信号分离方法

[发明专利]基于生命体征SAR成像的人体目标身份识别方法及系统-CN201910780687.8有效
发明人：顾陈;陈汉青;洪弘;熊俊军;马悦;冯晨;李彧晟;孙理;朱晓华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生命体征SAR成像的人体目标身份识别方法及系统，方法包括：采集待识别人员的呼吸波形，提取呼吸波形的特征参数，并输入分类器中进行训练，获得身份识别模型；利用基于相位解调的生命体征SAR成像方法确定场景中人体目标的准确位置；将雷达移动到确定好的人体目标位置正前方获取人体目标的呼吸波形；将待识别的呼吸波形输入到身份识别模型中，即可准确得到人体目标的身份。系统包括呼吸波形提取模块、特征提取模块、分类模型建立模块、成像模块、人体目标定位模块、身份识别模块。本发明方法的身份识别准确率高，可以准确获得场景中人体目标的位置及身份信息，鲁棒性好，且适用性更广。
基于生命体征 sar 成像人体目标身份识别方法系统

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