专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种用于便携型示波器的逻辑控制电路-CN202020250350.4有效
  • 付祥旭;汪继康;计健雄 - 中国地质大学(武汉)
  • 2020-03-04 - 2020-11-24 - G05B19/042
  • 本实用新型提供一种用于便携型示波器的逻辑控制电路,包括:采样控制电路、用户交互控制电路、信号参数测量电路和SPI通信控制电路;所述采样控制电路用于控制A/D转换器进行采样转换,所述用户交互控制电路用于获取用户输入信息,所述信号参数测量电路用于对输入信号参数进行测量,所述SPI通信控制电路用于和后级MCU进行通信,将控制信息以及数据信息送到后级进行显示。本实用新型的有益效果是:具备低供电电压、低功耗、体积小等特点;同时,采用FPGA搭建控制电路,大大提升了可测量信号频率范围,增加了实时性。不仅在便携性还在性能指标上具备一定的优势。
  • 一种用于便携示波器逻辑控制电路
  • [发明专利]一种基于深度特征损失的语音降噪方法及系统-CN202010354660.5在审
  • 计健雄;郭鹏 - 华中科技大学
  • 2020-04-29 - 2020-08-25 - G10L21/0208
  • 本发明公开了一种基于深度特征损失的语音降噪方法及系统,包括:确定音频分类网络,所述音频分类网络由卷积层、卷积核、LReLU单元以及零填充单元组成;结合预设的音频分类任务对所述音频分类网络进行预训练;使用训练得到的音频分类网络的前六层特征激活差异作为增强网络的损失函数直接对预设音频进行降噪训练,使得所述增强网络具有降噪的能力,以基于训练后的增强网络对待降噪语音进行降噪。本发明将训练好的分类网络的作为增强网络的损失函数,其中损失函数由原始音频和去噪音频在分类网络中的前六层的激活特征做差,将每一层的差值求和得出。通过比较去噪信号和干净信号在预训练的深度网络中的激活差异作为损失,更好的实现语音去噪的效果。
  • 一种基于深度特征损失语音方法系统
  • [发明专利]一种基于LSTM的后期混响抑制方法及系统-CN202010023100.1在审
  • 计健雄;郭鹏 - 华中科技大学
  • 2020-01-09 - 2020-07-28 - G10L21/0208
  • 本发明公开了一种基于LSTM的后期混响抑制方法及系统,包括以下步骤:S1、对待处理的混响语音信号进行分帧,并提取各帧的频谱特征序列;S2、将所得各帧的频谱特征序列依次输入到预训练好的后期混响抑制网络中,对所述频谱特征序列中的后期混响特征进行抑制,得到各帧的增强信号特征序列;S3、对所得各帧的增强信号特征序列进行恢复,得到后期混响抑制后的语音信号;其中,增强信号特征包括干语音和前期反射信号特征;通过基于LSTM的后期混响抑制网络,在时间序列上对语音信号进行建模,对频谱特征序列中的后期混响特征进行实时过滤,且仅对后期这种强烈的混响进行了抑制,并不抑制前期反射,能够做到适量的混响抑制,混响抑制后的声音听觉效果较好。
  • 一种基于lstm后期混响抑制方法系统
  • [发明专利]一种基于静电场感应的人体运动检测方法及其应用-CN202010193290.1在审
  • 计健雄;郭鹏 - 华中科技大学
  • 2020-03-18 - 2020-06-09 - A61B5/11
  • 本发明属于可穿戴式设备领域,具体公开一种基于静电场感应的人体运动检测方法及其应用,方法包括:将电容器的一侧固定在人体局部表面;测量人体局部表面以及电容器相对人体局部表面的另一侧分别通过静电场感应所产生的电压VB和电压VR并做差处理,得到电容器两侧的电压信号,若当前时刻的电压信号相对前一时刻发生变化且变化超过阈值,则判断人体发生运动。本发明将电容器固定在人体局部的表面,基于人与环境之间的静态电场,获取人体局部表面以及电容器相对人体局部表面的另一侧分别通过静电场感应所产生的电压,根据两个电压的差值得到电容器电压,基于电容器电压变化来感知人体是否运动。该方法简单,功耗低,实用性强。
  • 一种基于静电场感应人体运动检测方法及其应用

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