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公开(公告)号：CN103142214A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310054531.4
申请日：2013-02-21
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A61B5/00 , A61B5/0402 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种间接测量动物能量代谢率的装置与方法，装置包括心电采集部分、地理定位部分和主控部分；心电采集部分包括：心电采集电极，用于采集动物的心电信号；心电信号放大器；低通滤波器；带阻滤波器；AD转换器；地理定位部分包括定位模块；主控部分包括:数据记录模块；USB接口模块；蓝牙模块；人机交互模块；控制器模块。本发明提供的间接测量动物能量代谢率的装置与方法，能够测量心率，并同时记录运动轨迹和速度的装置，最后通过无线方式把数据传给计算机供科研人员分析，为研究动物个体或群体的飞行或迁移中能量代谢率、能量代谢率与运动轨迹、运动速度的关系等提供了一种工具。
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公开(公告)号：CN102968988A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210488131.X
申请日：2012-11-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种训练数据匮乏下的鲁棒性语音转换方法，利用经验模式分解算法分析平行参数序列，挖掘源与目标个性特征相关的表征信息，并结合高斯过程模型设计并训练转换函数，压缩冗余信息，提高数据匮乏条件下的系统鲁棒性。本发明提供的训练数据匮乏下的鲁棒性语音转换方法，将高斯过程建模和经验模式分解的参数特征化方法应用在语音转换模型中，可以描述和刻画局部数据中体现的共性特征，提高转换算法在训练数据匮乏条件下的泛化性；同时，该方法进一步强化特征模式之间的区分度，提高转换算法在训练数据匮乏情况下的精确度。
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公开(公告)号：CN110705679B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910976564.1
申请日：2019-10-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于FDC2214的纸张数量检测系统，系统包括信号采集模块、信号处理模块以及显示模块，信号采集模块采用电容传感器FDC2214，信号处理模块包括单片机；信号采集模块采用电容传感器FDC2214采集预设金属极板区域之间纸张电容信号，将电容信号发送给单片机；信号处理模块将接收的电容信号进行数据处理，存入数据库并检测纸张数；显示模块显示录入状态电容值和检测状态纸张数量值。本发明通过电容传感器和单片机配合的方式，将放置在两个金属极板区域之间的纸张转化为精确的电容信号，进而能够实现纸张数量检测。并且相较于现有的人工计数与点钞机等传统技术，本发明具有精度高，低功耗，噪声少，抗干扰能力强，成本低廉的优势。
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公开(公告)号：CN109256142B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811131244.8
申请日：2018-09-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G10L19/04
Abstract: 本发明公开了一种语音转换基于可扩展内核类网格法处理零散数据建模方法,语音数据根据时间间隔经过前期的预处理分帧,语音转换通过取源语音某一音色的多维数据与目标语音的对应一维数据进行映射拟合，源语音的多维数据和一维目标语音数据作为训练数据，经过高斯回归模型进行训练，高斯过程采取可扩展性内核，建立类似网格结构，从中设置合适数量代表点通过局部三次插值和反距离权重插值法来作结构性内核逼近，从而大大加快高斯回归模型快速拟合;本发明通过设置合适数量代表点作精确内核逼近得到近似内核，这样既降低高斯过程计算量，大幅减小数据训练时间，又不会降低回归预测精度，做到同时兼顾。
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公开(公告)号：CN109685031B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201811634766.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种脑机接口中脑电信号特征分类方法，具体包括以下步骤：S01，使用小波包变换过滤信号，基于能量熵计算方法计算小波包分解后的每个节点的能量熵，构建第一特征向量；S02，基于共空间模式方法（CSP）对脑电信号进行特征提取；构建第二特征向量；S03，将第一特征向量和第二特征向量整合；本申请将多特征模块整合起来，用多个特征作为分类依据，能获得较好的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110427892B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910720503.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于深浅层自相关融合的CNN人脸表情特征点定位方法，S1，构建人脸样本数据集，S2，定位人脸眼睛、眉毛、嘴等区域，随后利用旋转、平移、翻转拓展数据集，S3，利用数据集训练深浅层自相关融合的卷积神经网络，完成对区域内的特征点的精确定位。本发明在样本人脸数据集的基础上，实现了人眼、眉毛、嘴巴等与表情相关较大的区域的特征点精确定位，解决了由于人脸表情变化大造成特征点定位不准等问题，并可藉由此方法完成表情识别的相关操作。
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公开(公告)号：CN108206024B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201711474721.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法，基于变分高斯回归过程模型进行语音数据处理，所述变分高斯回归过程模型在VFE近似基础上，对对数似然函数进行变换，使得求出的最终下限变大，求出活动点集的自由变分高斯分布，自由变分高斯分布为映射近似中所需要的选取点的后验分布，按映射近似的方法来对语音数据进行处理。本发明提高计算的效率，对于最后求出的下限最大值中的部分项作出近似，在尽量减小相似性的损失的同时，使得计算效率能够大大提升。
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公开(公告)号：CN110727871A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910999213.2
申请日：2019-10-21
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F16/9535 , G06F16/33 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积分解深度模型的多模态数据采集及综合分析平台，包括如下步骤：S1，建立数据交互模块；S2，建立数据分析模块；S3，建立用户服务模块。本发明同时支持文本、语音、图片等多元数据形式；在数据收集方面，本发明默认用户为数据的主要提供来源，因此提供了良好的交互方式与高并发高可用的数据库管理方式；在数据分析上，基于深度学习CNN与RNN网络对图片进行训练与分类，运用NLP中TF-IDF词频网络进行文本抽取与归并；使用的基于tensorflow下的标准keras模块和tf.keras模块构建的BP神经网络，实现对音频进行收集和准确分类。
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公开(公告)号：CN109766843A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910030647.1
申请日：2019-01-14
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于改进的受限玻尔兹曼机的肌电信号特征提取方法，将获取的肌电信号预处理，得到训练数据和测试数据；构建改进的受限玻尔兹曼机网络对训练数据进行训练；定义能量函数，根据能量函数得联合概率分布，再由贝叶斯公式得可视层与隐藏层的条件概率分布，再对可视层数据进行采样得隐藏层数据，然后对隐藏数据进行概率最大池化，对特征数据进行压缩；再对池化后的数据反池化重构隐藏层数据，再根据吉布斯采样由隐藏层数据重构可视层数据，并迭代多次，再堆叠多个受限玻尔兹曼机构成深度玻尔兹曼机网络；使用前面训练好的权重和偏置对测试数据进行分类验证。本发明解决了现有肌电信号提取中的时域特征变化大、频域特征提取不充分的问题。
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公开(公告)号：CN109741733A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910035513.9
申请日：2019-01-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于一致性路由网络的语音音素识别方法，首先在训练阶段，构造一致性路由前馈网络编码器，对向量初始语音音素数据进行矩阵运算和二维卷积得到低阶状态向量；构造一致性路由网络的一致性路由结构，通过一致性路由系数加权低阶状态向量，将其中的信息传递给高阶状态向量；以每个高阶状态向量的长度的softmax激活值在所有高阶状态向量softmax激活值中的占比来表示判定为该标签的概率；然后构造一致性路由网络的重构解码器，将真实标签对应的高阶状态向量进行解码重构；基于总损失函数对一致性路由网络的参数求得梯度公式进行优化更新；在测试阶段，将初始语音音素数据输入一致性路由网络的前馈编码器中，判断待测试数据的所属类别。
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