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[发明专利]基于自注意力机制自编码器的信号故障判别方法及装置-CN202311047756.7在审
发明人：陶家晋;李光;胡伟飞;岳海峰;郭云飞;李芬;刘振宇 -专利权人：太原重工股份有限公司
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制自编码器的信号故障判别方法及装置，该方法包括：获取历史振动信号数据和待测振动信号数据；对振动信号数据进行预处理，以使振动信号数据的数据维度能够适用于构建的神经网络模型；基于自注意力机制构建神经网络模型，利用预处理后的历史振动信号数据对神经网络模型进行训练；将待测振动信号数据输入训练后的神经网络模型，获取神经网络模型的输出结果；根据输出结果确定待测振动信号数据对应的信号类别。本发明的方法及装置既能够在历史振动信号数据存在故障信号数据的情况下对设备运行状态进行快速、准确诊断，又能够在历史振动信号数据不存在故障信号数据的情况下对设备运行状态进行快速、可靠诊断。
基于注意力机制编码器信号故障判别方法装置

[发明专利]基于反卷积重建网络的遥测信号野值去除方法、装置及介质-CN202210542432.X有效
发明人：赵浩天;刘明;邱实;陈雪芹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于反卷积重建网络的遥测信号野值去除方法、装置及介质；该方法包括：基于卷积构建与反卷积重建构造一反卷积重建网络；通过由已有的实测遥测信号数据及对应的实测遥测信号数据时间戳组成的训练数据对所述反卷积重建网络进行训练，获得训练后的反卷积重建网络；将原始遥测信号数据时间戳输入至所述训练后的反卷积重建网络，以获得与所述原始遥测信号数据时间戳对应的预测的遥测信号数据；计算所述原始遥测信号数据时间戳对应的原始遥测信号数据与所述预测的遥测信号数据之间的距离；当所述距离大于设定的阈值，确定所述原始遥测信号数据时间戳对应的原始遥测信号数据为野值，并将所述野值进行去除。
基于卷积重建网络遥测信号去除方法装置介质

[发明专利]异常信号检测方法及系统-CN202311079838.X在审
发明人：李军;王荣付 -专利权人：杭州圣娱科技有限公司
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种异常信号检测方法及系统，对初始源信号数据的信号时序特征进行解析，生成初始源信号数据的循环时序参数，同时输出初始源信号数据的目标源信号数据；对于目标源信号数据中去噪的源信号数据分片，输出源信号数据分片的前向信号频域特征和后向信号频域特征的目标信号去噪节点，并将源信号数据分片的前向信号频域特征和后向信号频域特征输入信号去噪网络中进行去噪，生成源信号数据分片的待检测信号特征数据；获取异常信号检测网络，并加载待检测信号特征数据到异常信号检测网络，生成异常信号检测数据；由此提高后续对异常信号检测的准确性。
异常信号检测方法系统

[发明专利]基于半监督生成对抗网络的电磁信号识别方法-CN202010427345.0在审
发明人：周华吉;焦李成;徐杰;郑仕链;杨小牛 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所;西安电子科技大学
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本说明书提供一种基于半监督生成对抗网络的电磁信号识别方法，包括：构建训练用电磁信号数据集；训练用电磁信号数据集包括有类别标签的真实电磁信号数据和无标签的真实电磁信号数据；采用训练用电磁信号数据集中的电磁信号数据和噪声数据训练电磁信号识别对抗网络；电磁信号识别对抗网络包括伪信号生成网络和信号识别网络；将训练后的信号识别网络作为电磁信号识别模型；利用所述电磁信号识别模型识别新接收到的电磁信号的类型。本说明书提供的方法在训练用电磁信号数据集中的数据仅部分具有类别标签的情况下，也能够得到用于信号识别的电磁信号识别网络，也就克服了某些领域中仅有少量电磁信号标签数据的弱监督条件下，电磁信号样本识别率低的问题
基于监督生成对抗网络电磁信号识别方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络建立脉波噪声信号识别模型的方法及系统-CN201911030823.8在审
发明人：汤青;宋臣;李润超;宿天赋;高明杰 -专利权人：新绎健康科技有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络建立脉波噪声信号识别模型的方法及系统，其中方法包括：对脉波噪声信号数据进行预处理；通过卷积网络模型的多个卷积层提取经过处理的噪声信号数据的特征；通过最大池化层提取经过处理的噪声信号数据的关键信息；通过稠密层激活函数计算卷积神经网络模型的各神经元的权重；通过卷积神经网络模型对经过处理的噪声信号数据进行计算，输出噪声信号数据的识别结果；通过噪声信号数据的识别结果的误差调整卷积神经网络模型的各神经元的权重，对卷积神经网络模型进行多次迭代循环训练；利用经过处理的噪声信号数据中未识别的噪声信号数据对卷积神经网络模型进行验证，获取经过验证的卷积神经网络模型。
一种基于卷积神经网络建立噪声信号识别模型方法系统

[发明专利]WBAN网络传输的信号数据恢复方法和装置-CN202010671251.8有效
发明人：张彦斌;尹长川;张凯;刘炫麟;刘丹谱 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种WBAN网络传输的信号数据恢复方法和装置，所述方法包括：在接收到WBAN网络中传输的信号数据x后，确定出所述信号数据x的奇异值分解后的大奇异值；将所述信号数据x的指示向量γ中对应大奇异值的元素的取值确定为1，其它元素的取值确定为0；根据确定的指示向量γ，基于块稀疏贝叶斯学习算法对接收的信号数据进行恢复；其中，信号数据x是对采集的信号数据F通过DCT变换、编码并经信道传输叠加噪声后得到的。应用本发明可以减少WBAN网络传输的信号数据在恢复运算中的计算量，加快数据恢复速度。
wban 网络传输信号数据恢复方法装置

[发明专利]托辊搬运小车运行异常智能检测方法及系统-CN202210642870.3有效
发明人：郑兆宗;孙善金;高乾坤;邱雷明;张营 -专利权人：山东山矿机械有限公司
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及托辊搬运小车运行异常智能检测方法及系统，该方法包括：获取多个声音信号数据及对应的运行异常类别；对每个声音信号数据进行硬阈值去噪处理和软阈值处理得到第一高频信号数据及低频信号数据、第二高频信号数据；获取第一高频信号数据中信号值为0的目标采样点，确定目标采样点中信号缺失的缺失采样点；计算缺失采样点的信号值的补齐值，根据补齐值对缺失采样点的信号值进行补值得到最终高频信号数据；根据低频信号数据、最终高频信号数据对神经网络进行训练得到训练好的神经网络；利用训练好的神经网络实现待检测声音信号数据对应的运行异常类别，本发明方法提高了运行异常的检测精度。
搬运小车运行异常智能检测方法系统

[发明专利]可插入式光网络单元以及光网络中的通信和监视方法-CN200910147705.5无效
发明人：李文 -专利权人：百维通（苏州）科技有限公司
申请日： 2009-06-17 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： H04B10/08 文献下载
摘要：本发明公开了可插入式光网络单元以及光网络中的通信和监视方法。可插入式光网络单元包括：收发器组件，其被配置为响应于包括接收信号数据的第一光信号而生成第一电信号，以及响应于包括发射信号数据的第二电信号而发射第二光信号。数据处理单元可以从第一电信号中提取接收信号数据，并响应于发射信号数据而生成第二电信号。接口单元可以接收来自数据处理单元的接收信号数据，串行化接收信号数据，并将包括接收信号数据的第三电信号发送到可插入式光网络单元所插入到的网络设备。管理单元可以根据收发器组件和数据处理单元至少其中之一的工作状态修改第三电信号。通过本发明能够降低光网络的复杂性、成本和维护工作。
插入网络单元以及中的通信监视方法

[发明专利]路测分析方法、系统、电子设备及非易失性存储介质-CN202211395127.9在审
发明人：陈守益;史光耀;黄辉;卿晓春;李哲;晏飞扬;丁宇鹏;刘静 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：其中，该方法包括：绑定目标路测路径的网络信号数据和全景视频数据，其中，网络信号数据用于表征目标路测路径上各个轨迹点的网络信号质量情况，全景视频数据用于表征目标路测路径的环境信息；依据时间戳，将网络信号数据中的各个轨迹点与全景视频数据中各个画面帧进行关联；分析轨迹点的网络信号数据和与轨迹点关联的画面帧，得到信号影响信息，其中，信号影响信息用于表征轨迹点的周围环境对轨迹点的网络信号质量的影响程度。本申请解决了由于相关技术中仅能进行网络信号数据采集，无法获得测量时的物理环境数据，造成对网络信号质量问题的分析效率低、准确性差的技术问题。
分析方法系统电子设备非易失性存储介质

[实用新型]环境监测装置-CN202120408530.5有效
发明人：张鹏;张利峰;魏刚;刘剑飞;殷学臣 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种环境监测装置，能够满足对环境中无线数据流量的监测需求。该装置包括：移动网络信号传感器、WIFI信号传感器、蓄电池、报警器以及显示器，移动网络信号传感器分别与蓄电池、报警器以及显示器连接，WIFI信号传感器分别与蓄电池、报警器以及显示器连接；移动网络信号传感器用于：获取环境中的移动网络信号数据，并将该数据发送至报警器或显示器；WIFI信号传感器用于：获取环境中的WIFI信号数据，并将该数据发送至报警器或显示器；报警器用于：获取移动网络信号数据和/或WIFI信号数据，并在数据超过阈值的情况下发出警报；显示器用于：获取并显示移动网络信号数据和/或WIFI信号数据。
环境监测装置

[发明专利]一种5G网络的自动切换方法、装置、存储介质及移动终端-CN202110419087.6在审
发明人：聂谋荣 -专利权人： TCL通讯（宁波）有限公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： H04W36/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种5G网络的自动切换方法、装置、存储介质及移动终端，所述方法包括检测移动终端配置的第一SIM卡的第一信号数据是否满足预设条件；若所述第一信号数据未满足预设条件，则获取移动终端配置的第二SIM卡的第二信号数据；基于所述第一信号数据和所述第二信号数据，确定所述移动终端对应的目标SIM卡，并控制所述目标SIM卡连接5G网络。本实施例通过在第一SIM卡的第一信号数据不满足预设条件时，获取第二SIM卡的第二信号数据，并基于第一信号数据和第二信号数据来确定连接5G网络的SIM卡，从而实现了连接5G网络的SIM卡的自动切换，可以避免因使用5G网络上的SIM卡处于无5G覆盖或者覆盖区域信号质量差，而影响用户语音数据的使用的问题。
一种网络自动切换方法装置存储介质移动终端

[发明专利]一种基于脉搏回归模型的心电信号数据修正方法及系统-CN201410556338.5有效
发明人：戴鹏;沈劲鹏 -专利权人：深圳市迈迪加科技发展有限公司
申请日： 2014-10-20 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于脉搏回归模型的心电信号数据修正方法及系统，其中，方法包括步骤：使用人工神经网络构造一回归模型，并利用采集到的脉搏信号数据以及心电信号数据对回归模型进行训练得到训练后的回归模型；将脉搏信号数据作为训练后的回归模型的网络输入，将输出作为估计的心电信号数据，然后根据采集的心电信号数据与估计的心电信号数据的数值差异对心电信号数据进行修正。
一种基于脉搏回归模型电信号数据修正方法系统

[发明专利]信号识别方法及装置、计算机可读存储介质-CN202110912337.X在审
发明人：陈建强;李云;曹啡;徐殿平;张海军 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种信号识别方法及装置、计算机可读存储介质，其中，信号识别方法包括：从目标域获取无线信号数据；根据无线信号数据和针对源域信号的第一识别网络确定针对目标域信号的第二识别网络，第一识别网络由从源域获得的第一信号数据得到本发明实施例中，通过无线信号数据即可配合实现信号识别，因此无需基于区域内的大量信号数据以进行分析识别，能够节省资源，实现识别信号的领域迁移，有利于提高信号识别精度。
信号识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于互相关性的对步态信号进行识别的方法及系统-CN202110850692.9在审
发明人：李润超;宋臣;王东卫;孟凡吉;汤青 -专利权人：新绎健康科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互相关性的对步态信号进行识别方法及系统，其中方法包括：获取多个目标对象的步态信号数据，所述步态数据包括X轴、Y轴和Z轴加速度信号；将每个目标对象在预定期间内的步态信号数据确定为一个步态信号数据样本；计算步态信号数据样本中的步态信号数据与相邻的步态信号数据在X轴、Y轴和Z轴加速度信号之间的互相关性特征；基于步态信号数据以及步态信号数据的互相关性特征训练卷积神经网络模型，基于训练后的卷积神经网络模型对目标对象的步态信号进行识别
一种基于互相步态信号进行识别方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的麻醉深度监测方法-CN202310484070.8有效
发明人：丁娴;黄东晓;杨敏烈;尤杰;李莎;刘艳;张凯 -专利权人：江南大学附属医院
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：训练自编码网络获得信号数据的收敛序列，通过多阈值分割获得信号数据的收敛序列的转折点；计算信号数据的第一噪声概率；根据第一噪声概率序列的阈值进行划分获得多个概率子序列和数据子序列；获得信号数据序列的趋势项序列和每个数据子序列的趋势项子序列；根据局部相似度获得目标子序列，根据目标子序列的均值相似度获得所有对象子序列及局部概率相似度，获得信号数据的第二噪声概率；将信号数据的第二噪声概率作为权值，构建识别网络的损失函数，训练识别网络。本发明将第二噪声概率作为误差权重，排除训练过程中的噪声干扰，得到鲁棒性更强的识别网络。
一种基于神经网络麻醉深度监测方法

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