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公开(公告)号：CN117442189A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311469942.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种基于深度相机的卧式人体身高腰围测量方法，涉及无接触人体智能测量领域，主要包括采用深度相机采集卧床人体的点云数据、对原始点云数据进行预处理、提取完整人体点云数据、人体身高测量、分割腰部点云，对分割的腰部点云进行法线估计和三角投影法进行三维重建，找到腰部曲率最小处，索引出腰围线点云，求出腰围线点云两点之间欧式距离累加和，即求出人体腰围值。本发明适用于卧床不便用传统测量方法的群体；可以精准、方便的得到人体三维模型，获得受测者身高、腰围等参数；不涉及多帧图像的点云配准，计算机处理迅速，易于执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068854A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411094712.4
申请日：2024-08-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10K11/00 , G06F18/2131 , G10K15/02 , G01S7/52
Abstract: 本申请公开一种多通道声呐基阵海洋背景噪声模拟方法，涉及海洋噪声模拟技术领域，主要包括：通过改进型多项式线性同余法获取均匀分布的随机序列，以均匀分布随机序列为基础生成高斯白噪声序列；采用改进型滑动窗口求和的方法得到多路相互独立、互不相关的高斯白噪声序列；由高斯白噪声和海洋背景环境噪声谱级计算得到多路海洋背景噪声模拟序列。本方法适用于声呐系统的陆上测试工作中海洋背景噪声的模拟。其采用改进型多项式线性同余法提高所获取均匀分布随机序列的随机性；采用改进型滑动窗口求和的方法确保各路噪声间的互不相关性，模拟声呐基阵各通道阵元接收到的来自各个方位互不相关的海洋噪声；可根据所要模拟的海洋环境选用不同的噪声谱级经验公式、调整参数设置，亦可采用特定海洋环境实际测量的噪声谱，尽可能还原真实的海洋环境噪声谱级特征，提高了海洋噪声模拟的精确度。
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公开(公告)号：CN119724227A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411834045.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开一种非瑞利声呐基阵混响模拟信号生成方法，涉及海洋混响信号模拟技术领域，主要包括：使用改进型线性同余生成器产生多路相互独立的均匀分布随机序列；通过指数分布求和法获取伽马分布的随机序列；获取服从瑞利分布的序列；将伽马分布随机序列与瑞利分布序列结合得到服从K分布的混响信号模拟序列。本方法适用于主动声呐系统的陆上测试工作中混响信号的模拟。其采用改进型线性同余生成器、指数分布求和法降低计算量，生成K分布的混响信号模拟序列，以适应随着声呐空间分辨率提高混响信号偏离瑞利分布而服从K分布的趋势，尽可能模拟真实的主动声呐工作时产生的混响信号特征，提高了海洋混响信号模拟的准确度。
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公开(公告)号：CN119003835A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411105936.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/903
Abstract: 发明提供的是一种基于KMP算法的高效二元字符串匹配方法。其步骤是：将模式串最后一位字符与文本串对应位置处开始进行匹配，若字符匹配失败采用坏字符规则移动，修改相同标志T。若字符匹配成功，判断相同标志T，如果标志T为true，则采用间隔距离移动，并修改T。如果T为false，模式串前缀与文本串前缀从后向前进行匹配，若前缀匹配成功，则找到字符串。若前缀匹配不成功，在模式串j处匹配失败，判断间隔距离是否为0，若为0则移动距离为模式串的长度。若不位0则取匹配个数与next序列第j位的差值和间隔距离确定移动距离，同时修改T再进行下一轮匹配。本发明通过采用反向计算next序列的方式。具体而言，从模式串的最后一位开始，逐步向前计算每个字符的next值，以及引入相同标志T和间隔距离，从而提高匹配效率。该方法适用于快速处理和分析含有二元数据的文本和序列，可广泛用于数据压缩、基因序列分析、网络安全和通信系统中的模式匹配等领域。
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公开(公告)号：CN119065837A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411094723.2
申请日：2024-08-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法的高速数据采集系统映射方法。该映射方法由评估器、热值权重矩阵、待映射任务图以及优化算法组成。评估器包括评估函数和NoC模型。NoC模型记录着NoC网络中各节点的处理数据量。评估函数则根据NoC模型计算映射解的适应度。每个节点的处理数据量由映射解根据任务矩阵映射到3D NoC后得出。在这一方法中，鲸鱼种群的每个个体可视为一维数列映射解。数列中的元素根据其位置不同分别代表采集节点、存储节点、传输节点和主控制节点，而元素的数值则表示该节点在NoC中的映射位置。在迭代过程中，将当前适应度最高的鲸鱼个体选为领导者。利用自适应随机正弦函数优化鲸鱼算法的局部搜索能力。通过levy飞行函数鲸鱼算法与遗传算法相结合增强鲸鱼算法的全局搜索能力，以此跳出局部最。这一方法不仅能有效地优化数据采集系统的性能，还能提高系统的效率和可靠性，适用于各种需要高速数据处理的应用场景。
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公开(公告)号：CN118842450A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410980427.6
申请日：2024-07-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高精度延时方案及实现方法，属于相控阵波束成形技术领域。该方案包括“粗延时+细延时”两个部分，其中粗延时通过触发器打拍模块实现整数倍延时，细延时通过Farrow结构分数延时滤波器实现小数倍延时，其主要模块包括：数据管理模块、FIR滤波器模块、延时量P参数计算模块、乘和累加模块以及下采样模块等；FIR滤波器模块利用系数的奇偶对称性进行设计，并在加法运算中采用分级流水线方法，有效节省FPGA中的乘法器和加法器资源。本发明设计的高精度延时方案能灵活调整延时量，无需重新进行复杂的滤波器参数计算，具有灵活性高、计算速度快、资源消耗小等特点，尤其针对需要实时计算多通道信号延时的应用场景，具有应用价值。
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