公开(公告)号：CN115859005A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211674568.2

申请日：2022-12-26

Applicant: 中山大学

Inventor： 徐灵基 ,  王子心 ,  陈鑫哲 ,  陈立兴

IPC: G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习消窗处理的时频分析方法及系统，该方法包括：接收原始信号并基于短时傅里叶变换法对原始信号进行处理，得到初始时频分析表示；基于解卷积原理，使用预训练的全卷积编解码网络对初始时频分析表示进行消窗处理，得到最终时频分析表示。该系统包括：预处理模块和消窗模块。通过使用本发明，能够解决短时傅里叶变换法中固定窗函数导致信号展宽和分辨率下降的问题，得到理想的时频分析图。本发明作为一种基于深度学习消窗处理的时频分析方法及系统，可广泛应用于信号处理领域。

公开(公告)号：CN115267674A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210836815.8

申请日：2022-07-15

Applicant: 中山大学

Inventor： 徐灵基 ,  王子心 ,  陈鑫哲 ,  陈立兴

IPC: G01S5/22 ,  G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于声矢量场的声源方位估计方法、系统及装置，该方法包括：构建矢量声场模型；基于矢量声场模型生成仿真数据并进行预处理，得到预处理后数据；基于预处理后数据对预设的残差神经网络进行训练；结合初步声源方位估计模型和目标域数据进行参数微调，得到最终声源方位估计模型。该系统包括：模型构建模块、数据仿真模块、网络训练模块和参数微调模块。该装置包括存储器以及用于执行上述基于声矢量场的声源方位估计方法的处理器。通过使用本发明，能够解决传统方法对环境和噪声的适应能力弱的问题。本发明可广泛应用于信号处理领域。

公开(公告)号：CN115146221A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210646074.7

申请日：2022-06-08

Applicant: 中山大学

Inventor： 徐灵基 ,  陈立兴 ,  王子心 ,  李整林 ,  肖鹏

IPC: G06F17/14

Abstract: 本发明公开了基于多重同步压缩的MSTCT时频分析方法及系统，该方法包括：通过窗函数对信号进行估计处理，得到信号的估计瞬时chirp率系数；根据信号的估计瞬时chirp率系数，对信号的chirp率进行分析，得到信号的chirplet变换和频率重分配算子；根据信号的chirplet变换获取信号的时频表示结果；基于频率重分配算子，对信号的时频表示结果进行多重同步压缩处理，直至压缩结果满足预设条件，输出信号的时频图。通过使用本发明，能够在不提高计算成本的前提条件下实现信号的时频分析结果具有较高的分辨率和能量聚集度。本发明作为基于多重同步压缩的MSTCT时频分析方法及系统，可广泛应用于信号处理技术领域。