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]一种可调节去程度的助听器去装置和方法-CN201410074153.0有效
  • 薛风杰 - 深圳市微纳集成电路与系统应用研究院
  • 2014-03-03 - 2017-01-11 - H04R25/00
  • 本发明提供了一种可调节去程度的助听器去装置和方法。所述可调节去程度的助听器去装置包括谱估计模块;谱均值模块;端点检测模块,用于判定当前帧是语音帧、次语音帧、次噪音帧、还是噪声帧并且相应地设置标志;维纳滤波模块,用于进行维纳滤波操作并且求出维纳滤波系数;去程度设置模块,用于根据来自端点检测模块的标志和来自维纳滤波模块的维纳滤波系数两者来决定对噪声衰减的程度;以及快速傅里叶逆变换模块,用于将已处理的信号从频域转换回时域,从而得到去后的信号。本发明提供的可调节去程度的助听器去装置和方法能够由用户自主选择控制抑制噪声的强度,从而提高用户的操作灵活性和体验舒适度。
  • 一种调节程度助听器装置方法
  • [发明专利]一种检测风噪声的方法及装置-CN202011196914.1有效
  • 付聪;雷欣;李志飞 - 出门问问(苏州)信息科技有限公司
  • 2020-10-30 - 2023-06-27 - G10L21/0208
  • 该方法的一实施例包括:获取检测环境第一声学采集设备采集的第一时频域信号,以及第二声学采集设备采集的第二时频域信号;并针对指定范围内任一检测频带:分别检测第一时频域信号和第二时频域信号在检测频带上是否仅存在平稳噪声;若检测结果表征第一时频域信号或第二时频域信号在检测频带上不是仅存在平稳噪声,则在检测频带上计算第一时频域信号和第二时频域信号之间的相干系数;之后根据每个检测频带对应的相干系数,计算指定范围检测频带对应的平均相干系数由此,能够排除掉平稳噪声的影响,提高风检测的准确率。
  • 一种检测噪声方法装置
  • [发明专利]一种后特征电流码位的识别方法及装置-CN202110294524.6在审
  • 童权煜 - 北京中宸微电子有限公司
  • 2021-03-19 - 2022-09-27 - G01R31/00
  • 本发明涉及一种后特征电流码位的识别方法及装置,可以对加了高斯白、脉冲噪音和用户用电等噪音的特征电流的码位进行识别,本发明提供的识别方法,通过将后的特征电流通过互相关运算、运算简化处理、放大平滑处理和码位识别等流程步骤进行处理,从而识别出新的信号中的波峰,进而识别加后的特征电流的码位。互相关运算就是将后的信号和本地记录的序列做互相关运算得到新的信号,从而不需要采用数字滤波器即可以实现对特征电流的码位识别。本发明提供的码位识别方法,相比于现有技术中的识别方法,不需要使用数字滤波器就可识别出后的特征电流的码位,减少了算法所需的计算量。
  • 一种加噪后特征电流识别方法装置
  • [发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202310976976.1在审
  • 朱城 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-08-04 - 2023-09-05 - G06V10/764
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,应用于人工智能技术,该方法包括:向目标业务图像中添加K个时间步长对应的随机噪声数据,得到K个图像;将N个候选业务标签和K个图像,输出至业务扩散模型中,通过业务扩散模型根据候选业务标签i,对目标业务图像的K个图像进行去处理,得到候选业务标签i在K个时间步长下分别对应的去图像;对候选业务标签i在K个时间步长下分别对应的去图像进行融合,得到候选业务标签i对应的融合去图像;根据N个候选业务标签分别对应的融合去图像,从N个候选业务标签中确定目标业务图像的目标业务标签。
  • 数据处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种去方法及装置-CN201710702119.7有效
  • 王好谦;安王鹏;张宇伦;戴琼海 - 清华-伯克利深圳学院筹备办公室
  • 2017-08-16 - 2020-12-01 - G06T5/00
  • 本发明实施例公开了一种神经网络的训练方法、去方法及装置。其中,神经网络的训练方法包括:建立初始神经网络,所述初始神经网络至少包括降采样网络层、残差网络层和上采样网络层;根据预设训练样本集对所述初始神经网络进行迭代训练,生成去神经网络,所述训练样本集包括样本集和与所述样本集对应的去样本集本发明实施例解决了现有技术中对图像进行去时需要大量用户的手动操作问题,实现了对输入图像的自动快速去处理。
  • 一种方法装置

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