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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
Applicant: 东北电力大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 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：CN112380903B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011097313.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 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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公开(公告)号：CN117379042A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311360733.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本申请涉及人体活动识别技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制和并行网络的摔倒检测方法，首先采用商用WiFi设备采集多条CSI信号流的无线链路数据，并通过应用离散小波变换去除多径效应引起的随机噪声和使用短时傅里叶变换计算频谱特征。其次，通过引入空间注意力机制，增强频谱图中的关键区域特征，并减弱次要区域的影响。最后，利用带有并行分支的残差网络，多尺度捕捉摔倒动作特征，并通过特征融合机制将从不同尺度和分支中提取的特征整合在一起。实验结果表明，该方法能够有效提取摔倒动作的关键特征，提高了摔倒检测的准确性和可靠性，在无线感知、行为识别具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN108319987B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810152887.4
申请日：2018-02-20
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于支持向量机的过滤‑封装式组合流量特征选择方法，其特点是，包括：初次过滤式特征选择法和嵌入改进序列前向搜索策略的二次封装式特征选择法。初次过滤式特征选择法是考察某个特征量对于网络流量分类的贡献，并根据原始特征集中每个特征的权重，将小于设定阈值δ的特征删除，这一过程可以显著降低后续特征子集筛选的计算复杂度；嵌入改进序列前向搜索策略的二次封装式特征选择法基于支持向量机分类器，嵌入改进序列前向搜索策略进行二次特征选择，选择具有强区分能力的组合流量特征子集，克服组合特征被误删，以及特征评价结果与最终分类算法存在偏差的问题，从而显著提高网络流量分类精度。该方法科学合理，可适用于各种流量分类网络。
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公开(公告)号：CN104181898B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410441039.7
申请日：2014-09-01
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/418 , G05B15/02
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/043 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 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
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , H04W84/12 , G08B21/04
Abstract: 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
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 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
Applicant: 东北电力大学
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 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
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/418 , G05B15/02
Abstract: 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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