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[发明专利]用于输入电力保护的非线性电力管理装置-CN201210028543.5有效
发明人：安德里安·米科莱伊恰克 -专利权人：飞兆半导体公司
申请日： 2012-01-30 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： H02H9/00 文献下载
摘要：在一个一般方面中，一种设备可包括具有经配置以耦合到输出分流装置的输出端子的非线性电力管理装置，所述输出分流装置经配置以响应于跨越所述输出分流装置的电压超过所述输出分流装置的触发电压而分流能量。所述非线性电力管理装置可经配置以响应于与穿过所述非线性电力管理装置的能量脉冲相关联的第一电流而改变为饱和模式。所述设备可包括输入分流装置，所述输入分流装置耦合到所述非线性电力管理装置的输入端子且具有高于所述输出分流装置的所述触发电压的触发电压。所述输入分流装置可经配置以响应于跨越所述非线性电力管理装置的电压降而分流与所述能量脉冲相关联的第二电流。
用于输入电力保护非线性管理装置

[发明专利]一种数字式倾角传感器及其温度非线性补偿方法-CN201510091289.7有效
发明人：何昱;张朝阳;廖良斌;谭国华;袁天亮;邱耀明;李颖 -专利权人：湖北三江航天红峰控制有限公司
申请日： 2015-02-28 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G01C9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字式倾角传感器及其温度非线性补偿方法；数字式倾角传感器包括MEMS传感器、滤波模块、微处理器、基准电源模块、通信模块和稳压电源模块；其中微处理器内含A/D变换模块、温度补偿模块及非线性补偿模块MEMS传感器输出含倾角信息的模拟电压信号经滤波模块输入至A/D变换模块，同时还输出温度数字信号至温度补偿模块。在微处理器中，A/D变换模块及温度补偿模块的输出经非线性补偿模块综合后输出倾角测量值数字信号。温度补偿模块及非线性补偿模块所采用的温度非线性补偿技术弥补了现有同类技术中温补误差大、非线性误差明显的缺点。本发明具有成本低、测量精度高、抗振动冲击、适用于宽温严酷环境的优点。
一种数字式倾角传感器及其温度非线性补偿方法

[发明专利]估计装置以及估计方法-CN201480031504.8有效
发明人：马场厚志;足立修一 -专利权人：日本康奈可株式会社;学校法人庆应义塾
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：提供一种估计装置以及估计方法，所述估计装置以及估计方法在非线性系统中的内部状态量的状态估计中能够抑制计算负荷并且提高估计精度。在使用非线性卡尔曼滤波来估计非线性系统中的内部状态量的估计装置(1)中，其特征在于，非线性卡尔曼滤波包括预先估计预测阶段，所述预先估计预测阶段基于非线性系统所涉及的状态方程式计算出预先状态估计值以及状态的预先协方差矩阵；以及预先估计更新阶段，所述预先估计更新阶段基于非线性系统所涉及的输出方程式计算出预先输出估计值、输出的协方差矩阵以及状态和输出的互协方差矩阵，所述估计装置通过EKF进行预先估计预测阶段或者预先估计更新阶段中的任何一个阶段
估计装置以及方法

[发明专利]语音编码装置和语音编码方法-CN200580036011.4无效
发明人：押切正浩 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2005-10-25 - 公布日： 2007-09-26 - 主分类号： G10L19/02 文献下载
摘要：在该装置中，在第二层编码单元(40)，标准偏差计算单元(408)计算乘以解码标度因子比后的第一层解码谱的标准偏差σc并输出到选择单元(409)，选择单元(409)基于标准偏差σc选择用哪一个非线性变换函数作为对残差谱进行非线性变换的函数，非线性变换函数单元(410)基于选择单元(409)的选择结果，选择所准备的多个非线性变换函数#1～#N中的其中一个并输出到逆变换单元(411)，逆变换单元(411)使用从非线性变换函数单元(410)输出的非线性变换函数，对存储于残差谱码本(412)的残差谱候补进行逆变换(扩展处理)，并输出到加法器(413)。
语音编码装置方法

[发明专利]一种基于短连接的挖掘特征之间隐含关系的神经网络-CN201910639616.6在审
发明人：高强;郭菲;张小旺;冯志勇 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于短连接的挖掘特征之间隐含关系的神经网络，包括有输入层，设定有输入空间；第一嵌入层，用于后续提取非线性的低阶特征交互；第二嵌入层，用于后续提取线性特征；非线性交互池化层，用于从第一嵌入层输出的密集特征矩阵中提取出非线性的低阶特征交互；层损失神经网络，用于将非线性交互池化层输出的低阶交互特征变为高阶特征交互输出；线性模型，用于从第二嵌入层输出的密集特征向量中提取出线性特征；结合层，用于将层损失神经网络输出的高阶特征交互和线性模型输出的线性特征进行融合
嵌入层低阶特征神经网络线性特征输出密集特征特征交互线性模型短连接池化高阶向量隐含矩阵神经网络输出交互特征输入空间预测能力挖掘结合层输入层低阶融合预测

[发明专利]非线性系统控制方法及装置-CN201710945092.4有效
发明人：赵涛;霍光尧;佃松宜;李传龙;梁伟博 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-10-11 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种非线性系统控制方法及装置，涉及非线性系统控制技术领域。所述方法包括基于获取到的原始非线性系统，建立T‑S模糊模型；当所述T‑S模糊模型满足预设镇定条件时，获得所述T‑S模糊模型中每条模糊规则对应的控制增益矩阵；然后基于所述控制增益矩阵，获得模糊静态输出反馈控制器，以此通过T‑S模糊模型逼近非线性系统，并解决输出控制问题，更有效。
非线性系统控制方法装置

[实用新型]乘法器-CN200520122350.1无效
发明人：林立谨;钱翼飞 -专利权人： BCD半导体制造有限公司
申请日： 2005-11-08 - 公布日： 2006-12-06 - 主分类号： G06G7/16 文献下载
摘要：本实用新型提供一种乘法器，包括非线性比例转换电路，将输入的差分信号转换成第一电流，再将电流进行非线性转换得到输出电流；以及乘法电路，将输入的乘法信号进行二级转换生成乘法电流信号，并与所述输出电流相乘。采用了本实用新型的技术方案，提供了一种在小信号输入状态下以非线性实现降低常数K的非线性乘法器。
乘法器

[发明专利]振动主动控制中压电作动器迟滞非线性频域补偿方法-CN201310275076.0有效
发明人：宋来收;夏品奇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2013-07-02 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： H02N2/06 文献下载
摘要：本发明公开了振动主动控制中压电作动器迟滞非线性频域补偿方法，属于非线性系统振动控制领域。所述方法通过引入高阶谐波输入，采用线性谐波稳态控制方法对控制响应中压电作动器迟滞非线性导致的高阶谐波分量进行补偿，达到控制通道迟滞非线性补偿的目的。本发明系统简单，避免了建立复杂的迟滞非线性模型，控制系统可适用于单频扰动及多频扰动情况，有效地降低压电叠层作动器的非线性影响；利用频域输出反馈控制时域输入的方法，实现了振动主动控制中压电作动器迟滞非线性的频域补偿
振动主动控制压电作动器迟滞非线性补偿方法

[发明专利]第一类非线性m子序列发生器-CN201110379109.7无效
发明人：吕虹;方俊初;张爱雪;朱达荣;解建侠 -专利权人：安徽建筑工业学院;吕虹
申请日： 2011-11-24 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明公开了第一类非线性m子序列发生器，包括移位寄存器单元和反馈逻辑单元；移位寄存器单元的输入端与反馈逻辑单元的输出端连接，移位寄存器单元的输出端是其最低位的状态输出端，与反馈逻辑单元的一个输入端连接。反馈逻辑单元包括线性反馈逻辑单元、非线性反馈逻辑单元和合成单元；线性、非线性反馈逻辑单元的输入端分别与移位寄存器单元中相应位的状态输出端连接，线性、非线性反馈逻辑单元输出端分别与合成单元的输入端连接；合成单元的输出端与移位寄存器单元输入端连接与现有技术相比，本发明的第一类非线性m子序列发生器所产生的伪随机序列，其周期长度、平衡特性、游程特性都与m序列相同，自相关特性具有δ(t)函数特征，同时还具有m序列所不及的线性复杂度和互相关特性，其序列数目与
一类非线性序列发生器

[发明专利]非线性环路滤波的Mamyshev型激光振荡器-CN201910069365.2有效
发明人：曾和平;郭政儒 -专利权人：广东朗研科技有限公司;上海朗研光电科技有限公司;华东师范大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： H01S3/067 文献下载
摘要：本发明提供一种非线性环路滤波的Mamyshev型激光振荡器，包括：第一非线性光环路镜，其包括第一耦合器、第一光放大器、第一滤波器和第一相移器；第二非线性光环路镜，其包括第二耦合器、第二光放大器、第二滤波器和第二相移器，所述第二滤波器中心波长与第一滤波器不同；展宽放大器，其包括第三光放大器和第四光放大器；所述第三光放大器输入端连接第一非线性光环路镜的输出端口，输出端连接第二非线性光环路镜的输入端口；所述第四光放大器输入端连接第二非线性光环路镜的输出端口，输出端连接第一非线性光环路镜的输入端口。
非线性光环路镜光放大器激光振荡器滤波器输出端连接输入端连接环路滤波输出端口输入端口耦合器滤波器中心波长放大器脉冲激光脉冲序列第二相相移器自启动窄化放大

[发明专利]一种对输入序列进行多维动态非线性变换的系统和方法-CN200610062361.4无效
发明人：郑志彬;位继伟;胡汉平;王祖喜;吴晓刚;石永;许娅;周麟;朱子奇;卢鹏宇 -专利权人：华中科技大学;华为技术有限公司
申请日： 2006-08-28 - 公布日： 2007-02-21 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种对输入序列进行多维动态非线性变换的系统和方法，输入为2ⁱ相序列，输出为2ⁱ相序列。该变换系统包括多维动态非线性变换表部件，多维动态非线性变换表取值部件和多维动态非线性变换表转换部件。该变换方法首先完成多维动态非线性变换表B⁰的初始化；然后在输入序列中获得输入值m，以m为参数根据基于多维动态非线性变换表的取值算法得到输出值E；以E为参数根据作用于多维动态非线性变换表的转换算法对多维动态非线性变换表B⁰进行转换，转换后的多维动态非线性变换表称为B¹；将转换后得到的B¹作为下一次循环的B⁰；判断输入序列是否结束，
一种输入序列进行多维动态非线性变换系统方法

[发明专利]非线性滤波控制方法、装置、回路及系统-CN201110191109.4有效
发明人：李军;万文军;张羲 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院
申请日： 2011-07-08 - 公布日： 2012-01-18 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性滤波控制方法、装置、回路及系统。该方法包括：对输入信号的二阶微分信号进行带符号开根号运算，获取非线性压缩信号；对输入信号进行绝对值开根号运算，获取非线性预失真信号；整合所述非线性压缩信号与所述非线性预失真信号，获取非线性滤波输出信号。
非线性滤波控制方法装置回路系统

[发明专利]一种非线性功放的高性能数字预失真方法-CN201910016671.X有效
发明人：雷易鸣;郝亮;杜一鹏;金野 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-01-08 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F30/36 文献下载
摘要：本发明公布一种非线性功放的高性能数字预失真方法，包括：通过对功率放大器进行建模，采集功率放大器的输入信号，计算功放模型输出信号；进行归一化；定义功放模型输出信号放缩比；计算归一化误差向量；还原为输出端误差向量；计算消除误差向量后的功放模型输出信号，并进行限幅操作，得到高性能预失真功放模型输出信号；对功放模型进行逆运算，求解高性能预失真功放模型输出信号所对应的高性能预失真功放模型输入信号，再输入非线性功放，即完成非线性功放的数字预失真本发明能够实现抑制功放输出信号非线性失真的高性能数字预失真，具有优异的线性化性能。
一种非线性功放性能数字失真方法

[发明专利]一种永磁同步电机速度控制方法-CN201610617087.6在审
发明人：陆浩;王云宽;郑军;袁勇;胡建华;吴少泓;王欣波;苏婷婷;张好剑 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种永磁同步电机速度控制方法，包括：获得电机转子实际位置和实际的机械角速度；将期望的机械角速度和实际的机械角速度的偏差作为PI调节器的输入，获得PI调节器的输出值和限幅环节的输出值；根据所述PI调节器的输出值和限幅环节的输出值确定其工作在线性区还是非线性区；当PI调节器工作在线性区时，将所述PI调节器的比例环节的输出值和积分环节的输出值之和作为其工作在线性区的输出值；当PI调节器工作在非线性区时，取消PI调节器的积分环节，将PI调节器的输出值与限幅环节的输出值之差进行积分作为其退出非线性区进入线性区时的积分初始值；所述PI调节器的比例环节的输出值与所述积分初始值之和作为其工作在非线性区时的输出值
一种永磁同步电机速度控制方法

[发明专利]多输出回归网络及学习方法-CN201710338088.1有效
发明人：张磊;甄先通 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：该多输出回归网络包括：多个输入节点，用于接收输入数据(xi)；多个中间节点，其与所述多个输入节点之间形成非线性网络层，所述非线性网络层通过非线性映射将所述输入数据(xi)映射到所述多个中间节点，所述多个中间节点对经过非线性映射的输入数据(xi)施加预定函数；和多个输出节点，其与所述多个中间节点之间形成线性网络层，所述线性网络层通过线性映射将施加了所述预定函数的输入数据(xi)映射到所述多个输出节点，作为输出数据(yi)进行输出；其中，所述多输出回归网络通过在给定所述输入数据(xi)和所述输出数据(yi)的条件下对所述非线性映射的映射参数(W)和所述线性映射的映射参数(S)进行联合优化，学习所述输入数据(xi)与所述输出数据(yi)之间的关系。
输出回归网络学习方法