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[发明专利]主动降噪耳机的降噪参数确定方法及装置、主动降噪方法-CN202110394865.0在审
发明人：徐银海;刘益帆 -专利权人：北京安声科技有限公司
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： H04R1/10 文献下载
摘要：该主动降噪耳机的降噪参数确定方法包括：根据主动降噪耳机上设置的麦克风阵列对应的标定声场基矩阵和麦克风阵列在当前使用环境中采集的第一声信号向量，确定参考声场基系数向量；根据参考声场基系数向量和标定声场基系数向量的关系，确定麦克风阵列对应的当前声场基矩阵；根据当前声场基矩阵和第一声信号向量，确定当前使用环境下的当前声场基系数向量；根据当前声场基系数向量，确定降噪参数。
主动耳机参数确定方法装置

[发明专利]一种通信方法、装置及系统-CN202010478592.3在审
发明人：蔡世杰;刘鹍鹏 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：该方法包括：终端设备确定第一基矩阵中的至少一个列向量为空域基向量；向网络设备发送CSI，CSI包括所述空域基向量对应的空域基向量索引指示，第一基矩阵是根据第二基矩阵、第一矩阵中的至少一个确定的，第二基矩阵是根据第一DFT矩阵的N1‑K1行得到的，第一矩阵是根据第二矩阵和/或第三矩阵得到的，第二矩阵的每个列向量包含一组或多组相位补偿值，第三矩阵的每个列向量包含一组或多组幅度补偿值。基于该方案，通过对正交DFT基矩阵进行修正，使得其适用于存在“阵列非规则”、“幅度偏头现象”、“相位跳变现象”的非规则天线阵列的空域压缩，从而有助于保障终端设备与网络设备之间的正确通信。
一种通信方法装置系统

[发明专利]压缩采样阵列的空频二维波束形成方法-CN201510333531.7有效
发明人：鲍丹;蔡晶晶;武斌;秦国栋;刘高高;李鹏;冯小平;李诗琪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-06-16 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种压缩采样阵列的空频二维波束形成方法，主要解决传统方法运算量大、硬件电路复杂、数据存储困难的问题。其实现步骤是1)用接收机建立随机线性阵列，确定接收到的基带信号形式；2)构造空域和时域的压缩矩阵；3)构造角度域基矩阵和频率域基矩阵，得到过完备基；4)构造输入信号矩阵，并利用其构造观测矩阵，构造空频二维谱矩阵并向量化得到稀疏模型向量；5)利用过完备基得出观测向量和稀疏模型向量的关系；6)求解约束方程得出空频二维谱矩阵。
压缩采样阵列二维波束形成方法

[发明专利]基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法-CN201110127408.1有效
发明人：同鸣;陈涛;姬红兵;张建龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-05-17 - 公布日： 2011-11-23 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，主要解决现有技术不能滤除视频静止背景干扰和闪光点及收敛速度缓慢，分解误差过大的问题。其实现步骤是：首先将视频以目标帧为中心转化为视频帧组，并将视频帧组转化为非负矩阵；接着对非负矩阵进行部分稀疏约束非负矩阵分解方法分解，对部分基矩阵列向量添加稀疏约束，使用添加稀疏约束的部分基矩阵列向量和对应的系数矩阵加权求和求取目标帧运动向量；最后将目标帧运动向量转化为目标帧运动特征。
基于部分稀疏约束矩阵分解视频运动特征提取方法

[发明专利]基于矩阵的后量子加密方法及装置-CN201910517239.9有效
发明人：易海博;聂哲 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵的后量子加密方法及装置。其中后量子加密方法包括：获取明文；将任意两个明文进行乘法运算，形成明文矩阵；将密钥矩阵存储阵列中的各矩阵元素与明文矩阵中的对应的矩阵元素进行乘法运算，并存入密钥矩阵存储阵列中对应的位置；将密钥向量存储阵列中各向量的元素与明文中各对应元素进行乘法运算，并存入密钥向量存储阵列中各向量的对应位置；将各密钥与对应密钥矩阵存储阵列的矩阵的所有元素以及密钥向量存储阵列的向量的所有元素进行加法运算，并将相加结果以向量形式存储为密文。
基于矩阵量子加密方法装置

[发明专利]基于等效源法的线性阵列天线单切面近场测量方法-CN202210975176.3在审
发明人：张依轩;翦璋;焦永昌;张玉;赵勋旺 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于等效源法的线性阵列天线单切面近场测量方法，实现步骤为：获取线性阵列天线工作频率点的近场电场信号；构建等效源模型；获取关联系数矩阵；获取等效源基函数系数向量；获取线性阵列天线单切面的近场测量结果本发明所构建的等效源模型为包括中心位于平面直角坐标系原点且沿线阵天线线性排列的M个等效源点的模型，相比于现有技术由线性等效源模型计算的关联系数矩阵所含元素更少，且在求解等效源基函数系数的计算中只需要进行向量与矩阵的计算，避免了现有技术采用平面等效源模型导致的需要进行复杂矩阵计算的缺陷，有效提高了测量效率。
基于等效线性阵列天线切面近场测量方法

[发明专利]一种矩阵向量乘法电路及计算方法-CN201910792384.8有效
发明人：李祎;匡睿;秦一凡;缪向水 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F7/523 文献下载
摘要：本发明公开了一种矩阵向量乘法电路及计算方法，矩阵向量乘法电路包括非易失存储器阵列、输入控制端、输出控制端、读取控制端，其中非易失存储器阵列用于存储右矩阵数据，并完成矩阵向量乘法过程；输入控制端用于接收外部输入的左矩阵向量参数，并根据待输入的左矩阵参数值在非易失存储器阵列的每一行输入相应的电压脉冲信号，将左矩阵向量参数输入到非易失存储器阵列中；本发明利用非易失存储器阵列存算一体的特性，将部分计算参数保存在非易失存储器阵列中并重复使用，通过使用阵列完成矩阵向量乘法计算过程，大大降低了矩阵向量乘法的计算消耗并提高了计算速度。
一种矩阵向量乘法电路计算方法

[发明专利]一种基于FPGA的图神经网络高DSP资源利用率的稀疏稀疏矩阵乘法阵列-CN202310086349.0在审
发明人：黄以华;许翔智 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的图神经网络高DSP资源利用率的稀疏稀疏矩阵乘法阵列，包括预处理模块，用于根据所使用的GNN模型以及其数据集，生成所需的功能配置参数以及特征向量矩阵、邻接矩阵，并控制切片大小对特征向量矩阵、邻接矩阵进行切片处理；特征矩阵缓存模块，用于缓存通过切片处理后的特征向量矩阵有效值；邻接矩阵缓存模块，用于缓存通过切片处理后的邻接矩阵有效值；堵塞缓解阵列，按照堵塞缓解策略将邻接矩阵有效值传输到配对阵列；配对阵列获取堵塞缓解阵列传输的邻接矩阵有效值，和特征矩阵缓存模块传输的特征向量矩阵有效值，将邻接矩阵有效值和特征向量矩阵有效值按照一定的顺序输入乘法阵列中；乘法阵列根据接收到的邻接矩阵有效值和特征向量矩阵有效值进行乘法处理
一种基于 fpga 神经网络 dsp 资源利用率稀疏矩阵乘法阵列

[发明专利]低复杂度毫米波大规模MIMO混合预编码方法-CN202011485103.3有效
发明人：张薇;陈勇;董继承;杨博文;桑溪鸿 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供低复杂度毫米波大规模MIMO混合预编码方法，包括以下步骤：已知毫米波大规模MIMO系统信道矩阵H与天线阵列响应矩阵At，通过A′t的奇异值分解(SVD)获取At的一组基向量，用来作为生成模拟预编码矩阵FRF的候选矢量集合；通过信道矩阵H的SVD获取最优数字预编码矩阵Fopt，构造Fopt与基向量相关的相关矩阵，并根据相关值大小对基向量排序；根据相关值大小，选取前NRF个基向量生成模拟预编码矩阵FRF，并对FRF进行归一化处理；确定模拟预编码矩阵FRF之后，根据混合预编码矩阵设计的目标函数求解最佳的数字预编码矩阵FBB。
复杂度毫米波大规模 mimo 混合预编方法

[发明专利]基于压缩感知的非圆信号波达方向角估计方法-CN201710423913.8有效
发明人：蔡晶晶;李鹏;李策 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G01S3/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的非圆信号波达方向角估计方法，主要解决现有技术中阵元利用率低，信号识别数量少的问题，其实现步骤是：1)获取嵌套阵列输出信号，计算协方差矩阵和椭圆协方差矩阵，构造相应的协方差向量，计算这两个向量中元素的维数，构造相应的虚拟阵列向量，构造稀疏重构向量；2)根据稀疏重构向量构造超完备基并定义第一、第二空域稀疏向量，波达方向角范围以及常数矩阵；3)通过稀疏重构方法获得第一空域稀疏向量的最优估计本发明在阵元数量有限的情况下大大提高了阵列可识别的信源数目，适用于目标侦察和无源定位。
基于压缩感知信号方向估计方法

[发明专利]利用非对称RPU器件的DNN训练-CN202080031308.6有效
发明人： T.戈克曼 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：在一个方面中，一种训练DNN的方法包括：提供权重矩阵(W)作为矩阵/阵列A和C的线性组合；在前向循环中，通过阵列A和阵列C传输输入向量x并且读取输出向量y；在后向循环中，通过阵列A和阵列C传输误差信号δ并且读取输出向量z；通过经由阵列A传输输入向量x和误差信号δ来更新阵列A；在前向循环中，通过阵列A传输输入向量ei并且读取输出向量y′；使用y′计算f(y′)；以及通过经由矩阵C传输输入向量ei和f(y′)来更新矩阵C。
利用对称 rpu 器件 dnn 训练

[发明专利]基于未校正阵列和神经网络的多目标直接定位方法-CN201711445739.3有效
发明人：王鼎;于宏毅;杨宾;吴志东;唐涛;张莉;尹洁昕;陈鑫 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于未校正阵列和神经网络的多目标直接定位方法，包含：在不同离散坐标点处放置单个信号源(位置已知)，建立未校正阵列流形响应的样本库；未校正阵列采集目标信号源数据，估计其阵列流形矩阵；利用样本库对阵列流形矩阵中的列向量进行自动配对，将对应于相同目标的阵列流形向量归为同一组，合并成高维度数据向量，确定每个目标所处的大致区域；利用每个目标位置的大致区域所对应的数据样本训练径向基神经网络，将每个目标所对应的高维数据向量作为神经网络的输入本发明可以避免对天线阵列进行校正及网格搜索所导致的庞大运算量，具有较强的实际应用价值，性能稳定、可靠，且高效。
基于校正阵列神经网络多目标直接定位方法

[发明专利]一种基于压缩感知的声场参数获取方法-CN201310347919.3有效
发明人：陈喆;殷福亮;彭钰林 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2013-08-08 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G01H11/06 文献下载
摘要：本发明包括球型传声器阵列模块，常数观测矩阵生成模块，观测信号向量生成模块，正交基构造模块，随机观测矩阵生成模块，球谐波基系数重构模块，目标区域声压分布重构模块。在所述的确定球型传声器阵列设计模块中，考虑到可实现性及阵列小型化，人为确定球型传声器阵列半径，在确定下的球型半径下，球谐波基系数具有稀疏性，从而依据压缩感知理论，分别在正交基构造模块和随机观测矩阵生成模块中，构造出正交基和随机观测矩阵，同时输入球谐波基系数重构模块中，重构出球谐波基系数，最后将这些系数输入目标区域声压分布重构模块中重构出目标区域声压分布。
一种基于压缩感知声场参数获取方法

[发明专利]存储器内矩阵乘法及其在神经网络中的使用-CN202310815899.1在审
发明人： A·阿克里博;P·拉塞尔 -专利权人： GSI科技公司
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：一种用于关联存储器阵列的方法，包括：将矩阵的每个列存储在关联存储器阵列的相关联的列中，其中，矩阵的行j中的每个比特被存储在阵列的行R‑矩阵‑行‑j中；将向量存储在每个相关联的列中，其中，来自向量的比特j被存储在阵列的R‑向量‑比特‑j行中。该方法包括同时激活向量‑矩阵行对R‑向量‑比特‑j和R‑矩阵‑行‑j以并发地接收所有相关联的列上的布尔函数的结果，使用该结果来计算向量‑矩阵行对之间的乘积，并且将乘积写入阵列中的R‑乘积‑j行。
存储器矩阵乘法及其神经网络中的使用

[发明专利]存储器内矩阵乘法及其在神经网络中的使用-CN201780025209.5有效
发明人： A·阿克里博;P·拉塞尔 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G11C15/04 文献下载
摘要：一种用于关联存储器阵列的方法，包括：将矩阵的每个列存储在关联存储器阵列的相关联的列中，其中，矩阵的行j中的每个比特被存储在阵列的行R‑矩阵‑行‑j中；将向量存储在每个相关联的列中，其中，来自向量的比特j被存储在阵列的R‑向量‑比特‑j行中。该方法包括同时激活向量‑矩阵行对R‑向量‑比特‑j和R‑矩阵‑行‑j以并发地接收所有相关联的列上的布尔函数的结果，使用该结果来计算向量‑矩阵行对之间的乘积，并且将乘积写入阵列中的R‑乘积‑j行。
存储器矩阵乘法及其神经网络中的使用

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