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公开(公告)号：CN107835025B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201711166555.3
申请日：2017-11-21
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： H03M7/30
摘要： 本发明是一种电力负荷历史数据自适应压缩方法，其特点是，包括定义系统初始值、设电力负荷值与时间组成的数据对、计算一段时间内数据的平均变化量、自适应采样、调整采样周期、最佳采样周期选取和异常数据修正等步骤，具有方法科学合理，适用性强，减少压缩数据量等优点，使用该方法能够快速、准确的对电力负荷数据进行压缩处理,有效提高了压缩数据质量。并提供结构合理，可靠性高的电力负荷历史数据自适应压缩系统。
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公开(公告)号：CN117255308A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311336903.2
申请日：2023-10-16
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： H04W4/02 , H04W4/33 , H04B17/391 , H04B7/06 , H04W4/80
摘要： 本申请涉及信号无线感知技术领域，尤其涉及一种基于WiFi‑CSI信号增强的小目标室内入侵检测方法。包括：搭建信道状态信息CSI数据发送和接收平台；在实验环境下同时采集CSI数据，目标在堆满杂物的箱子后运动，在铁柜后运动，在会议桌下运动，在走廊的桌子下运动以及在工位下运动；用巴特沃斯低通滤波器去除原始信号中的明显离群点；构建Transformer网络模型并进行训练，设计自适应阈值模块；构建扩散模型并进行训练并设计子载波扩散增强模块；确定扩散模型评价指标并进行评价，以识别精度为评价指标。本申请提供了一种基于WiFi‑CSI的室内入侵检测方法，利用自适应阈值检测模块和基于扩散模型的子载波增强模块，能够实现在复杂室内场景下的小目标入侵检测工作。
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公开(公告)号：CN104122819B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410342456.6
申请日：2014-07-18
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种基于用户习惯的家庭智能用电方法，其特点是，包括的步骤有：采集用户电器开启信息并获取用户各电器的开启习惯、采集各电器的运行信息和电力部门的分时电价信息供内部运算使用、要求用户主动输入当天预备使用的电器、用户输入用电方案级别、计算电费参数、计算舒适度参数、构建目标函数、利用粒子群算法进行用电方案的寻优和根据内部运算对各电器进行控制，最终实现家庭的智能用电。同时公开了ARM9处理器为核心分别与电能计量模块、操作显示模块、外部通信模块和电器控制模块连接组成的智能用电系统，具有用电科学、高效等优点。
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公开(公告)号：CN117389412A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311292367.0
申请日：2023-10-08
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F3/01 , G06F3/043 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06F18/10 , G06F18/213
摘要： 本申请涉及无线感知技术领域，尤其涉及一种基于超声波的手势识别方法。包括：通过扬声器来接收超声波信号；针对接收到的超声波信号，通过巴特沃斯带通滤波器进行首进行滤波处理；基于短时傅里叶变换将滤波后的超声波信号从时间域转化为频率域；采用基于阈值的轮廓提取算法针对频谱图；将处理后的频谱图输入添加了空间注意力机制的CNN网络中，注意力层通过学习每个频谱图中不同位置的权重，得到手势识别结果。本申请将空间注意力机制和CNN模型相结合，使得模型能够集中于关键区域，减少干扰信息，更好地理解手势的特征和形状，从而实现更精准的识别。
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公开(公告)号：CN117290717A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311320755.5
申请日：2023-10-12
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , H04W84/12 , G08B21/04
摘要： 本申请涉及无线感知领域，尤其涉及一种基于CSI信号改进原型网络的跨位置人体动作识别方法，包括：使用两台装有Intel 5300无线网卡的计算机作为收发器，接收CSI数据；对采集到的CSI数据进行降噪；对降噪后的CSI数据进行天线链路选择，选择出相应于动作的天线；针对CSI数据进行分解，使用EMD‑RPCA算法将CSI数据中的动作信息从静态背景中分离出来；对最优天线每个子载波的数据进行连续小波变换，得到振幅数据的频谱图像；搭建改进原型网络并进行训练；确定神经网络评价指标并进行评价。本申请的技术方案可得到改进原型网络，形成了更为合理的嵌入空间并指导特征提取模块提取位置无关特征，提高不同位置下原型网络的泛化能力。
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公开(公告)号：CN112380903A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011097313.5
申请日：2020-10-14
申请人： 东北电力大学
摘要： 本发明是一种基于WiFi‑CSI信号增强的人体活动识别方法，其特征是，它包括：CSI数据采集、动态天线选择算法、活动信号增强、动作分割算法和人体行为识别等步骤：首先对天线进行选择，挑选出对人体行为最为敏感的天线，减少后续计算分析的数据量；其次对选择后的天线进行信号和增强，使得活动信号与非活动信号存在明显的差异；最后，基于增强后的信号分割动作起止时间，去除非活动信号部分，保留活动信号部分。将活动信号输入分类器训练，识别人体行为。本发明可以广泛应用于室内人体摔倒检测，老年人家庭监护等领域。
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公开(公告)号：CN107835025A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711166555.3
申请日：2017-11-21
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： H03M7/30
CPC分类号： H03M7/3062
摘要： 本发明是一种电力负荷历史数据自适应压缩方法，其特点是，包括定义系统初始值、设电力负荷值与时间组成的数据对、计算一段时间内数据的平均变化量、自适应采样、调整采样周期、最佳采样周期选取和异常数据修正等步骤，具有方法科学合理，适用性强，减少压缩数据量等优点，使用该方法能够快速、准确的对电力负荷数据进行压缩处理,有效提高了压缩数据质量。并提供结构合理，可靠性高的电力负荷历史数据自适应压缩系统。
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公开(公告)号：CN104181898A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410441039.7
申请日：2014-09-01
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G05B19/418 , G05B15/02
摘要： 本发明是一种基于分时电价响应的交互式家电智能控制方法和系统，其方法的特点是，包括根据家电负荷类型自主设置家电分类；根据采集到的30天的历史家电运行状态数据，确定用户的家电使用习惯；根据接收电网的分时电价政策信息，预测确定用户各时段对应的基本负荷需求范围；根据已求的用户家电使用习惯特征和负荷设定，计算家电可控度指数，并确定各家电的运行状态模型；根据家电可控度指数，确定家电动态控制优先级和控制算法，实现家电的智能控制等步骤。具有交互性好，用户接收度高，并且可指导用户合理错峰用电，显著减少用电费用等优点。
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公开(公告)号：CN104122819A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410342456.6
申请日：2014-07-18
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种基于用户习惯的家庭智能用电方法，其特点是，包括的步骤有：采集用户电器开启信息并获取用户各电器的开启习惯、采集各电器的运行信息和电力部门的分时电价信息供内部运算使用、要求用户主动输入当天预备使用的电器、用户输入用电方案级别、计算电费参数、计算舒适度参数、构建目标函数、利用粒子群算法进行用电方案的寻优和根据内部运算对各电器进行控制，最终实现家庭的智能用电。同时公开了ARM9处理器为核心分别与电能计量模块、操作显示模块、外部通信模块和电器控制模块连接组成的智能用电系统，具有用电科学、高效等优点。
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公开(公告)号：CN112380903B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011097313.5
申请日：2020-10-14
申请人： 东北电力大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N20/20
摘要： 人家庭监护等领域。本发明是一种基于WiFi‑CSI信号增强的人体活动识别方法，其特征是，它包括：CSI数据采集、动态天线选择算法、活动信号增强、动作分割算法和人体行为识别等步骤：首先对天线进行选择，挑选出对人体行为最为敏感的天线，减少后续计算分析的数据量；其次对选择后的天线进行信号和增强，使得活动信号与非活动信号存在明显的差异；最后，基于增强后的信号分割动作起(56)对比文件Zuo Lijuan 等.Image SignalEnhancement based on FractionalDifferential Technologies《.Journal ofMultimedia》.2014,第9卷(第9期),1097-1104.
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