导师风采
罗昕炜
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个人信息

Personal Information

  • 教授
  • 导师类别:硕,博士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:信息科学与工程学院
  • 所属专业: 信息与通信工程
  • 邮箱 : luoxinwei@seu.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

罗昕炜,教授,博士生导师,水声信号处理教育部重点实验室副主任。分别于2001年,2006年和2013年在东南大学获得学士、硕士和博士学位。从事统计信号处理的教学和科研工作,主要的研究领域有:声信号处理,目标检测和模式识别等。主持和参与国家自然科学基金等国家级科研项目数十项,企业合作项目十余项,在声信号检测、噪声特征分析和目标分类识别技术等方向有较深入研究,相关研究成果获2011年度工信部科技进步二等奖、2017年度教育部科技进步一等奖、2018年度国家科技进步二等奖。担任应用声学期刊编委,中国声学学会水声分会委员,中国造船工程学会船舶仪器仪表分会委员等学术兼职。获得东南大学信息学院最受欢迎的研究生导师,东南大学青年教师授课竞赛三等奖等荣誉。


  • 研究方向Research Directions
统计信号处理,声信号特征分析,模式识别、机器学习,嵌入式信号处理算法的设计与实现
项目情况



科研项目



研究成果

部分论文著作:

[1] Shen, Qifan; Luo, Xinwei ; Chen, Long ;A deep learning based iterative denoising algorithm for multiple frequencylines recovery. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Volume159,Part A, 111601, November 2025

[2] Chen, Lu; Luo, Xinwei ; Zhou, Hanlu;Shen, Qifan; Chen, Long ; Huan, Chuanming. Underwater acoustic multi-targetrecognition based on channel attention mechanism. Ocean Engineering, JAN 1 2025,Volume315, 119841

[3] Jiang D, Luo X, Shen Q. Frequency LineDetection in Spectrograms using a Deep Neural Network with Attention[J]. Journalof the Acoustical Society of America, 2024, 156(5): 3204–3216.

[4] Zhou, HL; Luo, XW and Chen, L. The weakmodulation line spectrum enhancement and detection method for ship radiatednoise in the absence of prior information. Applied Acoustics, 2024,226(202)110211.

[5] Chen, L; Luo, XW and Zhou, HL. Aship-radiated noise classification method based on domain knowledge embeddingand attention mechanism. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE,Volume127, PartB, 107320, JAN 2024

[6] Sun, BG., Luo, XW. Underwater acoustictarget recognition based on automatic feature and contrastive coding. IET RadarSonar Navig. 1–9(2023). IET RADAR SONAR AND NAVIGATION, 17 (8) ,pp.1277-1285,2023

[7] Xinwei Luo; Lu Chen; Hanlu Zhou; HongliCao. A Survey of Underwater Acoustic Target Recognition Methods Based onMachine Learning. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(2): 384

[8] 罗昕炜, 李磊, 沈子涵. 基于动态参数HMM的水声信号线谱轨迹提取方法.电子与信息学报.2022. doi: 10.11999/JEIT211374

[9] Luo Xinwei, Liu Ting, Huang Ming,XuXiaogang, Cao Hongli, Bai Xianghua, Xu Dayong. Speech detection methodbasedon a multi-window analysis. Journal of Southeast University(EnglishEdition), 2021, 37 (4): 343-349.

[10] Xinwei Luo, MinghongZhang, Ting Liu,Ming Huang and Xiaogang Xu. An Underwater Acoustic Target Recognition MethodBased on Spectrograms with Different Resolutions. J. Mar. Sci. Eng. 2021,9(11), 1246.

[11] Xinwei Luo, Yulin Feng, MinghongZhang.An Underwater Acoustic Target Recognition Method Based on CombinedFeature WithAutomatic Coding and Reconstruction. IEEE ACCESS,2021(9):63841-63854.

[12] Xinwei Luo,Zihan Shen. Aspace-frequency joint detection and tracking method forline-spectrum componentsof underwater acoustic signals. Applied Acoustics, Volume172, 15 January 2021,107609

[13] Xinwei Luo, YulinFeng. An UnderwaterAcoustic Target Recognition Method Based on RestrictedBoltzmann Machine.SENSORS 2020, 20, 5399.

[14] Luo, Xinwei ;Shen, Zihan. A sensingand tracking algorithm for multiple frequency linecomponents in underwateracoustic signals. SENSORS. 2019,19,4866

[15] 方世良;杜栓平;罗昕炜;韩宁;徐晓男.水声目标特征分析与识别技术,中国科学院院刊(Bulletin ofthe Chinese Academy of Sciences), 2019,34(3):297-305

[16] 罗昕炜,方世良、螺旋桨噪声中轴频的闭环检测方法、东南大学学报、2013、43(6)、1168-1173

[17] Luo Xin-Wei,Liu Wen-Sheng, FangShi-Liang. A modeling method of underwater propellerradiated noise. JOURNALOF   NANJINGUNIVERSITY.2012,48(5):632-639

[18] 罗昕炜, 方世良. 基于HHT的宽带幅度非平稳调制信号的特征提取. 信号处理, 2011,27(6):950-955

 

 

 

部分发明专利:

罗昕炜, 叶武, 方世良, 王晓燕. 一种基于序贯聚类的时频线谱检测方法. 201810811825.X

罗昕炜, 沈子涵, 方世良. 一种基于动态长度帧处理的分数时延方法. 201910242121.X

罗昕炜, 饶柏斌, 方世良. 一种水声目标机动状态的辐射噪声仿真方法. 201910361998.0

罗昕炜, 方世良. 一种多尺度噪声功率谱线谱检测方法. 201910565539.4

罗昕炜, 方世良, 王晓燕. 基于经验模态的空化噪声调制特征提取方法201110087775.3

罗昕炜, 方世良, 王晓燕, 安良, 李霞噪声功率谱线谱检测方法201010278983.

武其松,徐萍,罗昕炜,方世良.一种基于组稀疏结构的水声目标辐射噪声调制谱重构方法. 201810364540.6

方世良, 徐雅南, 罗昕炜. 一种开放式阵列信号的仿真方法. 201410166921.5


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博士
硕士
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