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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  • [发明专利]一种基于矩阵填充的环境温湿度多时隙数据采集方法-CN202010557112.2在审
  • 孙桂玲;刘晓超;李洲周;李雨冉 - 南开大学
  • 2020-06-18 - 2020-12-04 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种基于矩阵填充的环境温湿度多时隙数据采集方法。该方法包括结构化随机稀疏采样方法和一种基于低秩和改进二阶水平全变分正则化的数据恢复算法。通过采用结构化随机稀疏采样方法,较大程度地减少数据感测和传输的数量,从而延长了无线传感器网络的使用寿命。利用无线传感器网络数据的低秩和时间稳定性,构建基于时间稳定性的核范数最小化模型,并采用交替方向法对该模型进行优化求解。通过采用本发明中的结构化随机稀疏采样方法,可以对基于矩阵填充的数据恢复算法有一定的增强作用。与此同时,本发明中的数据恢复方法通过较好地平衡低秩性和时间稳定性对恢复效果的影响,从而能够较大程度的提升恢复性能和重构精度。
  • 一种基于矩阵填充环境温湿度多时数据采集方法
  • [发明专利]一种基于压缩感知融合前后向匹配追踪的算法-CN201610898642.7在审
  • 孙桂玲;王锋;李洲周;郑博文 - 南开大学
  • 2016-10-13 - 2017-05-10 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种基于压缩感知融合前后向匹配追踪的算法,属于压缩感知信号处理领域。本发明摒弃传统前后向匹配追踪算法通过优化单一算法运行参数来提升重构效果的方法,转而利用融合策略这一新的视角来改善算法重构性能。本算法发掘失败算法中的有用信息并将其应用到不同参数的同种算法中。本发明不需要其他任何先验信息,仅利用不同参数的同种算法之间的信息来提升算法的重构效果。本发明在稀疏信号的准确重构概率和平均重构误差方面相比传统前后向匹配追踪算法具有明显优势,可有效提升压缩感知理论的实际应用能力。
  • 一种基于压缩感知融合前后匹配追踪算法
  • [发明专利]一种基于压缩感知的二次内积正交匹配追踪算法-CN201611047302.X在审
  • 孙桂玲;王锋;李洲周;郑博文 - 南开大学
  • 2016-11-22 - 2017-05-10 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种基于压缩感知的二次内积正交匹配追踪算法,属于压缩感知信号处理领域。传统压缩感知贪婪算法一般利用测量矩阵中的原子与上次迭代所得残差之间的相关性选择候选原子。本发明主要解决的是传统贪婪算法在相关性这一步中选入非支撑集原子的问题。本发明提出了一种选入原子的辅助方法,即利用候选原子、残差和跟该候选原子有关的新原子这三者之间的三个内积值的匹配程度来判定是否选入该候选原子。本发明提出了一种上述新原子的生成方式,可以有效调控新原子和候选原子之间的相关性。本发明在传统压缩感知算法由于选入错误原子迭代失败后,调用上述辅助方法进行迭代,可以有效提升算法重构精度。
  • 一种基于压缩感知二次内积正交匹配追踪算法
  • [发明专利]一种基于压缩感知的顺序正交匹配追踪算法-CN201610898645.0在审
  • 孙桂玲;王锋;李洲周;郑博文 - 南开大学
  • 2016-10-13 - 2017-03-08 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种基于压缩感知的适用于稀疏信号重构的顺序正交匹配追踪算法,属于压缩感知信号处理领域。本发明不需要其他任何先验信息,也不需要其他算法作为辅助,仅需要上个正交匹配追踪算法所得估计支撑集中原子选择顺序的信息。在得到原子顺序信息后,本发明仅需再次运行原始算法就可以有效提高算法性能,操作简便。本发明在运行过程中提供了一个可控参数,用来调整算法在重构性能和运算时间之间的折中。本发明与传统正交匹配追踪算法相比,具有准确重构概率高、平均重构误差低的特点,相对其他改进算法具有运行成本低,操作简便,重构性能与运算时间可折中调控的优势,必将进一步促进压缩感知理论在实际中的应用。
  • 一种基于压缩感知顺序正交匹配追踪算法
  • [发明专利]一种基于压缩传感理论的多参量信息融合稀疏模型-CN201310029932.4在审
  • 孙桂玲;左杰;何静飞;李洲周;张颖;冯硕 - 南开大学
  • 2013-01-28 - 2013-07-17 - H04W28/06
  • 一种基于压缩传感理论的多参量信息融合稀疏模型,属于无线通信与数据融合领域,本模型基于无线传感器网络中普遍采用的层簇多跳路由机制,引入压缩传感理论,解决了传统网络中靠近汇聚节点的簇首能耗负担过重,容易更早死亡而降低整个网络生存周期的难题。本发明中每层簇首均传输经过投影测量所取得的相同维度低维信号,并周期性地利用能量最优选择算法选举出新的簇首节点,达到簇内与全局的双重负载均衡效果。此外针对无线传感器网络的多参数类型特点,构建多参量信号联合稀疏基底,进一步减轻基站存储负担。本发明适用范围广、创新性强,对无线传感器网络的发展和实际应用具有十分重要的理论意义。
  • 一种基于压缩传感理论参量信息融合稀疏模型

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