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[发明专利]基于频谱域数据驱动的智能电网虚假数据注入攻击定位方法-CN202310184326.3在审
发明人：邓瑞龙;彭莎;张镇勇;程鹏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频谱域数据驱动的智能电网虚假数据注入攻击定位方法。基于电网物理知识构建智能电网图结构模型；构造含正常样本以及攻击样本的数据集，并随机划分为训练集、验证集和测试集；构造包含频谱域时间特征提取以及频谱域空间特征提取两个子模块的虚假数据注入攻击定位模型，其中，时间特征提取子模块由离散时间短时傅里叶变换以及卷积神经网络组成，空间特征提取子模块由图卷积神经网络组成；使用训练集有限迭代攻击定位模型，得到训练完成的频谱域数据驱动攻击定位模型。
基于频谱数据驱动智能电网虚假注入攻击定位方法

[发明专利]一种基于电磁频谱特征提取的硬件木马检测方法-CN202310718386.9在审
发明人：廖聆希 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F21/76 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电磁频谱特征提取的硬件木马检测方法，属于硬件木马边信道检测技术领域。本发明方法将硬件木马样本分为触发型硬件木马和常开型硬件木马，使用近场磁探针对硬件木马样本进行电磁辐射信息采集，然后将得到的频谱特征参数储存在电磁辐射模型数据库中；然后再对待测电路的电磁辐射信息采集并处理得到待测频谱特征参数，通过与数据库中的频谱特征参数匹配，得到待测电路是否存在硬件木马的检测结果；此外，当待测电路存在硬件木马，还能够判断存在的木马为触发型硬件木马或常开型硬件木马。
一种基于电磁频谱特征提取硬件木马检测方法

[发明专利]工业设备运行状态的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202311132923.8在审
发明人：瞿千上;梁磊;庄焰;谭熠 -专利权人：硕橙（厦门）科技有限公司
申请日： 2023-09-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业设备运行状态的识别方法、装置、设备及存储介质，可以先通过获取由声音采集器采集到的工业设备运行音频,并对所述工业设备运行音频进行逐秒分割,以生成多段音频信号，接着，基于梅尔频谱分析法将多段所述音频信号转换为多段二维频谱图,计算每一段所述二维频谱图与样本集的每一样本之间的特征度量;最后，根据所述特征度量建立距离矩阵，调用KNN算法对所述距离矩阵进行运算,以生成每一段二维频谱图的运行状态分类结果。
工业设备运行状态识别方法装置存储介质

[发明专利]语音识别方法及装置、神经网络训练方法及装置-CN201910838469.5有效
发明人：王珺;林永业;苏丹;俞栋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：该神经网络训练方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括混合语音频谱及其标注音素；通过第一子网络从混合语音频谱中提取目标语音频谱；通过第二子网络对所述目标语音频谱进行适应性转换以得到中间过渡表征；通过第三子网络
语音识别方法装置神经网络训练

[发明专利]手机射频发射功率校正系统及方法-CN200810306611.3无效
发明人：苏怡仁 -专利权人：深圳富泰宏精密工业有限公司;奇美通讯股份有限公司
申请日： 2008-12-29 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： H04B17/00 文献下载
摘要：一种手机射频发射功率校正系统及方法，该方法包括步骤：采集手机射频发射功率的频谱信号，并获取该频谱信号上的量测点；根据获取的量测点产生多个训练样本；利用产生的训练样本计算出所需构建的类神经网络内各个神经元的权重值，并根据各个神经元的权重值构建出该类神经网络；利用构建的类神经网络对采集的手机射频发射功率进行校正，并产生相应的校正结果；根据校正结果产生并输出手机射频发射功率频谱。实施本发明，只需利用发射功率频谱信号上较少数量的量测点，即可完成对手机射频发射功率的全部量测，从而大量节省校正的时间，提高手机生产效率。
手机射频发射功率校正系统方法

[发明专利]一种保护隐私的药物临床应用频谱统计方法和装置-CN202210531839.2在审
发明人：陆林;何德峰;窦书明;张晓娟;余文峰;黄飞 -专利权人：中电云数智科技有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种保护隐私的药物临床应用频谱统计方法，包括：查询方获取目标药物成分和分组项，向样本方下发局部统计任务；样本方接收并执行查询方下发的局部统计任务，将局部统计任务的结果返回至查询方；查询方对局部统计任务的结果进行聚合处理根据本发明示例性实施例的保护隐私的药物临床应用频谱统计方法及装置，通过联邦学习的方式通过局部统计和全局聚合的方式得到分析结果，避免原始诊疗记录隐私信息的泄露；样本方对局部统计结果通过添加差分隐私噪声，避免了查询方对样本方的差分攻击
一种保护隐私药物临床应用频谱统计方法装置

[发明专利]应用加权噪音的帧丢失的校正-CN201480034261.3有效
发明人：杰罗米·丹尼尔;朱利恩·福雷 -专利权人：奥兰吉公司
申请日： 2014-04-17 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G10L19/005 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于处理数字信号的方法，它适用于在解码信号的过程中执行以便取代在解码过程中所丢失的一系列样本，该方法包括如下步骤：生成用于取代所丢失系列信号的结构，该结构包括根据在一系列丢失样本之前在解码过程中接收到的有效样本所确定的频谱组分；生成包括接收的有效样本的对解码器有用的数字信号和由频谱组分所生成的信号之间的残差；以及从该残差中提取块，所述方法其中使用重叠相加方式将窗口加权块注入该结构中，该注入的块在时间上部分重叠。
应用加权噪音丢失校正

[发明专利]FM雷达发射机脉冲的增强的脉冲响应测量-CN201010257349.5有效
发明人： S·托林;T·C·希尔三世 -专利权人：特克特朗尼克公司
申请日： 2010-08-12 - 公布日： 2012-03-14 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：脉冲FM雷达信号被采样以产生时域样本记录。该样本记录被窗口化以产生窗口化的样本记录。该窗口化的样本记录被变换为频域频谱。该频谱与发射的脉冲FM雷达信号的频域估计的复共轭相乘以产生解扩脉冲。
fm 雷达发射机脉冲增强脉冲响应测量

[发明专利]一种基于优先经验重放的深度强化学习频谱共享方法-CN201910607372.3有效
发明人：刘福来;张丹丹;杜瑞燕;张艾怡;高帆;徐嘉良;胡忠意 -专利权人：东北大学秦皇岛分校
申请日： 2019-07-07 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于优先经验重放的深度强化学习频谱共享方法，所述方法包括以下几个步骤：构建频谱共享模型；在频谱共享模型下，将频谱共享问题建模为深度强化学习中智能体与环境交互的马尔科夫决策过程(MDP)，训练基于样本优先经验重放的深度强化学习模型，获得认知用户功率传输的学习价值信息；根据所获取的认知用户功率传输学习价值信息判断频谱大数据下频谱共享控制决策，其中，所述控制决策实现了认知用户通过调节自身传输功率在不影响主用户通信质量下共享主用户的频谱，达到了可用频谱资源的高效利用。本发明在频谱网络状态动态变化、环境条件未知等因素下实现可用频谱资源的高效利用。
一种基于优先经验重放深度强化学习频谱共享方法

[发明专利]一种电气一次设备局部放电信号的模式识别方法-CN202211344840.0在审
发明人：高盎然;李玟;李聪聪 -专利权人：国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种电气一次设备局部放电信号的模式识别方法，包括如下步骤：S1、获取电气一次设备局部放电的样本，对所述放电样本进行VMD分解和CWD时频分析，得到放电类型的VMD‑CWD时频谱图，并以图片形式输出；S2、对步骤S1中所得的时频谱图片做图像预处理，构建训练样本集和测试样本集；S3、引入跨层连接和优化算法搭建跨层特征融合优化卷积神经网络CFFO‑CNN；S4、训练CFFO‑CNN网络并识别测试样本集的局放类型
一种电气一次设备局部放电信号模式识别方法

[发明专利]基于跨模态图像融合与阳性小样本学习的胎儿心律失常智能诊断方法-CN202211012847.2在审
发明人：苟中山;俞雪娟;董彩霞;马建芳;黄晓琼;丁洁;王海霞 -专利权人：苏州市立医院
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于跨模态图像融合与阳性小样本学习的胎儿心律失常智能诊断方法，包括以下步骤：针对PW频谱图的目标点检测定位，定位出各个波的起点和峰值点；提取B模态超声图像相邻帧的运动特性，获得三维光流矢量场；将PW频谱图、M型超声心动图、B模态超声图像以及三维光流矢量场作为输入，进行多模态信息融合；将少量的胎儿心律失常的阳性样本视为分布内的样本，结合特征重建任务,在特征编码与解码之间学习阳性小样本的特征隐式分布；采用可微分的神经网络结构搜索算法，构建以搜索结构单元为单位的搜索空间，本发明克服小样本的学习难题，提高临床诊断效果。
基于跨模态图像融合阳性样本学习胎儿心律失常智能诊断方法

[发明专利]一种基于信息融合的稀疏自编码故障诊断方法、系统-CN202310294325.4在审
发明人：刘韬;普会杰;柳小勤;刘畅;伍星;陈庆;周俊 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信息融合的稀疏自编码故障诊断方法、系统，包括：采集不同故障状态下的振动加速度信号；依据加速度信号，获得频谱、速度、位移信号；将频谱、速度、位移信号拼接融合成一个样本；将多个样本构建的数据集划分训练集样本和测试集样本；将带标签的训练集输入用于故障诊断的稀疏自编码模型中，预训练用于故障诊断的稀疏自编码模型的参数；将不含标签的测试集样本输入到保存的预训练模型中进行测试；将保存的模型用于故障诊断。
一种基于信息融合稀疏编码故障诊断方法系统

[发明专利]模型训练方法、水下目标识别方法、装置以及电子设备-CN202211506829.X在审
发明人：赵旭琛 -专利权人：天津津航计算技术研究所
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：水下目标识别方法、装置以及电子设备，该方法包括：基于海洋环境模拟噪声信号和正弦周期信号，确定预设种类中每种水下目标的第一仿真辐射噪声信号；根据每种第一仿真辐射噪声信号，确定每种第一仿真辐射噪声信号的第一频谱特征；基于每种第一频谱特征，确定第一正样本对和第一负样本对；基于第一正样本对和第一负样本对，训练孪生神经网络模型，得到水下目标识别模型。本申请解决了获得大量且有效的水下目标的辐射噪声数据的困难，同时也解决了小样本条件下难以得到性能较好的识别模型的问题。
模型训练方法水下目标识别装置以及电子设备

[发明专利]生成样本图像的方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202110220846.6在审
发明人：肖安;郭天宇;韩凯;王云鹤;许春景 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了用于生成样本图像的方法、设备、装置、存储介质和程序产品，涉及人工智能领域，更具体地涉及计算机视觉领域。在本申请的生成样本图像的方法中，样本生成设备首先获取第一图像和与第一图像对应的第二图像，其中第一图像和第二图像具有相同的分辨率，并且第二图像具有比第一图像更高的图像质量。随后，样本生成设备确定第一图像的第一频域表示和第二图像的第二频域表示之间的频谱差异，并基于频谱差异，利用第二频域表示的至少一部分来更新第一频域表示。样本生成设备进一步基于经更新的第一频域表示来生成样本图像。这样，本公开的实施例能够充分地考虑原样本之间的差异，进而提高样本图像对于模型训练的有效性。
生成样本图像方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]基于空时分集的多天线频谱感知方案的实现方法-CN201010590360.3有效
发明人：任品毅;尹稳山;马瑞娟;吴广恩;王熠晨;晏双成;龚敏康;胡文权;吕福顺 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2010-12-15 - 公布日： 2011-07-06 - 主分类号： H04B17/00 文献下载
摘要：基于空时分集的多天线频谱感知方案的实现方法，在次级用户的各副天线对目标主用户信号进行过采样；把采集到的信号样本堆叠为信号样本矩阵，并对信号样本矩阵进行抽取，获得两组信号样本子矩阵；利用两组信号样本子矩阵估计基于空间分集的信号样本协方差矩阵，以及基于时间分集的信号样本协方差矩阵；然后，合并两个信号样本协方差矩阵，并对合并后得到的协方差矩阵实施特征值分解，得到一组特征值；根据这组特征值构建检验统计量，并判定主用户信号是否出现。能够提高频谱可用性信息的可靠性。
基于时分天线频谱感知方案实现方法