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[发明专利]一种基于高斯混合无迹卡尔曼滤波的目标跟踪方法-CN202310606384.0在审
发明人：何嘉诚;彭倍;王刚;王洁;陈建;龚犇飏;马浩然 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高斯混合无迹卡尔曼滤波的目标跟踪方法，包括：通过高斯混合模型对测量噪声进行分解，得到多个高斯噪声分量模型；所述多个高斯噪声分量模型为具有不同均值、方差和混合比例的高斯分布；基于所述多个高斯噪声分量模型，确定滤波系统分别在每个高斯噪声分量下的状态方程和测量方程；基于多个所述状态方程和所述测量方程，融合得到目标的融合状态和融合协方差；通过测量噪声的分解和目标状态的加权融合，抑制了噪声的影响提高了目标跟踪的准确性
一种基于混合卡尔滤波目标跟踪方法

[发明专利]噪声信息生成方法及装置-CN202210730132.4在审
发明人：杨莹;靳凯 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种噪声信息生成方法及装置，该方法包括：获取无噪声图像；通过泊松噪声生成模型确定所述无噪声图像的泊松噪声，以及通过类椭圆高斯噪声生成模型确定所述无噪声图像的类椭圆高斯噪声，所述泊松噪声生成模型用于生成与图像信号相关的噪声，所述类椭圆高斯噪声生成模型用于生成与图像信号无关的噪声；将所述泊松噪声以及所述类椭圆高斯噪声叠加至所述无噪声图像中，生成包含噪声信息的图像。本方案生成的噪声更加真实，能够为深度学习降噪任务提供大量的符合实际情况的含噪声图像，进一步提升了降噪模型对于识别不同形态噪声的鲁棒性。
噪声信息生成方法装置

[发明专利]一种正弦非线性干扰影响下的LFM信号参数估计方法-CN202310281474.7在审
发明人：杨昱;宋迪;李郁 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种正弦非线性干扰影响下的LFM信号参数估计方法，该方法首先对LFM信号建模，将正弦非线性干扰作为信号的“乘性噪声”并将高斯噪声作为信号的“加性噪声”，形成的噪声信号模型包括正弦非线性干扰项、高斯噪声项和理想信号模型，再将噪声信号模型和理想信号模型对CAE模型进行训练，训练好的CAE模型不仅能去除信号中的常规高斯噪声，还能去除真实环境下存在的正弦非线性干扰；本发明方法再将去除掉正弦非线性干扰和高斯噪声的“干净”信号和信号对应的信号调制参数对CNN模型进行训练，训练好的CNN模型可以快速完成参数估计，得到准确的信号调制参数。
一种正弦非线性干扰影响 lfm 信号参数估计方法

[发明专利]一种信道衰落模型、信道信号的生成方法和模拟装置-CN201710110777.7有效
发明人：熊军 -专利权人：北京睿信丰科技有限公司
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道衰落模型、信道信号的生成方法和模拟装置，涉及通信技术领域，用于提高道衰落模型的灵活性。该信道衰落模型包括配置参数生成模块、高斯噪声滤波器系数生成模块和FPGA模块。其中，配置参数生成模块用于根据用户要求生成配置参数列表，并将该配置参数列表发送至高斯噪声滤波器系数生成模块中；高斯噪声滤波器系数生成模块用于根据接收到的配置参数列表生成高斯噪声滤波器系数，并将该高斯噪声滤波器系数发送至FPGA模块中；FPGA模块用于对接收到的高斯噪声滤波器系数进行内插滤波处理，生成信道信号ChanSig。本发明所提供的信道衰落模型用于对多径衰减信道进行模拟和仿真。
一种信道衰落模型信号生成方法模拟装置

[发明专利]语音识别系统中基于快速噪声估计的特征补偿方法-CN201210486936.0有效
发明人：吕勇 -专利权人：河海大学
申请日： 2012-11-26 - 公布日： 2013-03-27 - 主分类号： G10L15/20 文献下载
摘要：本发明公开一种语音识别系统中基于快速噪声估计的特征补偿方法，其主要特点是将特征补偿中的噪声参数估计和纯净语音估计分离开来，噪声估计和纯净语音估计用不同的高斯混合模型实现。一个含有较少高斯单元的高斯混合模型GMM用于从含噪测试语音中提取噪声参数；另一个含有较多高斯单元的高斯混合模型GMM用于与估得的单高斯噪声模型进行模型组合，得到与当前测试环境匹配的含噪GMM；最后用含噪
语音识别系统基于快速噪声估计特征补偿方法

[发明专利]一种泊松-高斯混合噪声的去除方法-CN202111083142.5在审
发明人：黄梦醒;殷家汇;冯思玲;毋媛媛;冯文龙;张雨;吴迪 -专利权人：海南大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种泊松‑高斯混合噪声的去除方法，包括下列步骤：构建包含泊松‑高斯混合噪声图像的数据集，将所述数据集划分为训练集与测试集；建立噪声图像去噪模型，所述模型包括GAT层、CNN层、残差层、逆GAT层，将所述训练集中的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型中进行训练，从而获得训练完成的非盲泊松‑高斯混合去噪模型；将所述测试集的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型，获得图像去噪结果。
一种混合噪声去除方法

[发明专利]高斯泊松双激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法-CN202111032030.7有效
发明人：李利娟;李沅格;黎灿兵;刘红良;陈永东;曾亦惟 -专利权人：湘潭大学;上海交通大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高斯泊松混合随机激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法，包括下述步骤：建立高斯白噪声和泊松白噪声混合激励下的单机无穷大系统随机动态模型，构造所述随机动态模型Milstein‑Euler预估校正算法并分析其稳定性，建立随机动态模型功角均值和标准差方程，比较功角均值和标准差，得出不同激励强度下高斯白噪声和泊松白噪声对单机无穷大系统稳定性的影响。该高斯泊松混合随机激励下单机无穷大系统功角稳定性分析方法，针对单机无穷大系统在不同强度的高斯白噪声随机激励和泊松白噪声随机激励作用下，根据随机动态模型功角均值和标准差，研究高斯白噪声和泊松白噪声对单机无穷大系统功角稳定性造成的影响
高斯泊松双激励单机无穷大系统稳定性分析方法

[发明专利]基于扩散模型的推荐系统隐私攻击的防御方法-CN202211458469.0在审
发明人：陈晋音;马浩男;郑海斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：基于扩散模型的推荐系统隐私攻击的防御方法，包括：S1、获取推荐系统的原始数据集；S2、推荐模型训练；S3、构建成员推断模型；S4、构建基于扩散模型的噪声生成模型；S5，将高斯噪声输入至对抗噪声生成模型得到对抗噪声，再将对抗噪声输入至真实世界数据集，使其具有防御成员推断攻击的能力。本发明通过扩散模型强大的生成能力，通过在数据集中加入高斯噪声，将高斯噪声逐渐生成为对抗噪声，起到防御成员推断攻击的作用；能直接起到防御隐私防御的作用，同时保证数据集能够正常的作用于推荐系统进行推荐。
基于扩散模型推荐系统隐私攻击防御方法

[发明专利]一种非高斯非稳态噪声建模方法-CN201410244453.9有效
发明人：杜航原;张虎;白亮;王文剑 -专利权人：山西大学
申请日： 2014-06-04 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非稳态非高斯观测噪声建模方法，用于目标跟踪系统的滤波器状态估计过程中对观测噪声的处理。本发明的主要特征在于利用高斯混合模型对非稳态非高斯观测噪声进行近似，混合模型中高斯成员的分布参数融合在滤波器的迭代过程中进行计算和更新，能针对观测噪声统计特性的变化在线调节。在滤波器的每一次迭代处理中，高斯成员的分布参数分为先验参数和后验参数。先验参数由上一次迭代获得的参数估计结果进行计算，后验参数通过极大似然估计求取。利用后验分布参数构建高斯成员分布，并组成观测噪声的高斯混合近似模型，该模型能够保证滤波器精度维持在较高水平。本方法对于观测噪声的建模具有较高精度和较强鲁棒性。
一种非高斯非稳态噪声建模方法

[发明专利]相关噪声及非高斯干扰下轮式移动机器人轨迹跟踪方法-CN202210554945.2在审
发明人：李丽;李鹏超 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种相关噪声及非高斯干扰下轮式移动机器人轨迹跟踪方法，属于轮式机器人轨迹跟踪数据融合技术领域，包括建立轮式移动机器人的连续时间运动学模型，将其进行离散化，建立轮式移动机器人的非线性状态模型和非线性传感器测量模型；对于非线性状态模型考虑高斯噪声干扰，对于非线性传感器测量模型考虑高斯噪声干扰和非高斯噪声干扰；对非线性传感器测量模型进行线性化；综合考虑过程噪声和测量噪声之间的一步相关性；提出一种无迹信息滤波算法，得到信息矩阵和信息向量的估计本发明基于无迹卡尔曼滤波的基础上引入噪声的相互干扰和非高斯干扰，提高了对目标轨迹跟踪的精度。
相关噪声非高斯干扰轮式移动机器人轨迹跟踪方法

[发明专利]一种基于高斯分类的快速模型自适应方法-CN201711112767.3有效
发明人：吕勇 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高斯分类的快速模型自适应方法，其特征是将语音识别系统全部声学模型的所有高斯单元划分为若干类，并提取每类高斯单元的均值向量和协方差矩阵作为类的均值向量和协方差矩阵，在环境噪声改变的初期对类的均值和方差进行模型自适应，作为该类内全部高斯单元的均值和方差的近似值，以实现声学模型的快速噪声自适应。本发明可以加快噪声环境下模型参数变换的速度，增强模型自适应算法的实际应用能力。
一种基于分类快速模型自适应方法

[发明专利]一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法-CN201811097454.X有效
发明人：李畅;刘羽;成娟;宋仁成;陈强;彭虎 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法，其步骤包括：1、建立逐波段广义双线性模型；2、基于贝叶斯最大后验准则和正则化理论，建立解混方法对应的优化模型；3、采用交替方法乘子法求解所述优化模型本发明不仅能将高光谱图像的不同波段的不同高斯水平的高斯噪声考虑进去，还能将真实的高光谱图像中广泛存在的混合噪声考虑进去，即高光谱图像中不仅含有高斯噪声，还含有脉冲噪声、条带、死像素和死线等，因此具有对真实的高光谱图像中的混合噪声和不同波段的不同高斯水平噪声鲁棒的优点
一种基于波段广义双线模型光谱图像方法

[发明专利]弱相关非高斯信道下的伪码捕获方法-CN200910071539.5有效
发明人：沈锋;孙枫;徐定杰;王家欢;张清波;薛冰;郝燕玲;黄平 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2009-03-16 - 公布日： 2009-08-19 - 主分类号： H04B1/707 文献下载
摘要：本发明提供的是一种弱相关非高斯信道下的伪码捕获方法。针对弱相关非高斯噪声环境，将伪码捕获等价为假设检验问题，将弱相关非高斯噪声建模为一阶滑动平均SαS噪声模型，利用局部最佳检测算法推导出弱相关非高斯噪声环境下的伪码捕获检测统计量，得到弱相关噪声模型下伪码二维捕获结构及其简化形式，并与传统的伪码捕获结构进行了性能仿真对比，仿真结果表明该捕获结构在相关非高斯噪声环境下检测性能有较大幅度的提高。
相关非高斯信道捕获方法

[发明专利]一种基于鲁棒低秩张量的高光谱图像去噪方法-CN201510521057.0有效
发明人：马佳义;马泳;黄珺;梅晓光;樊凡 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-08-21 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于鲁棒低秩张量的高光谱图像去噪方法，包括建立高光谱图像噪声的数学模型，构造高光谱图像鲁棒低秩张量（RLRTR）去噪模型，求解RLRTR去噪优化模型。本发明充分利用高光谱图像（HSI）的先验知识，高光谱图像被不同的噪声污染，如高斯噪声、脉冲噪声、死像素和条带噪声等。利用干净的高光谱图像数据具有潜在的低秩张量特性以及异常和非高斯噪声具有稀疏性的特性，同时分别采用核范数和l2,1范数来表征低秩和稀疏特性；本发明的技术方案充分利用高光谱图像的先验信息和内在结构特征，可以同时去除高斯噪声、异常和非高斯噪声。
一种基于鲁棒低秩张量光谱图像方法

[发明专利]基于纯净语音与背景噪声两极建模的音频类型检测方法-CN201610847518.8有效
发明人：贺前华;李洪滔;蔡梓文 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于纯净语音与背景噪声两极建模的音频类型检测方法，包括步骤：S1、构建纯净语音GMM模型以及纯粹背景噪声GMM模型；S2、计算纯净语音模型自身各高斯混元间的距离，判断高斯混元是否位于特征重叠空间；S3、剔除位于特征重叠空间中的高斯混元，重新构建纯净语音统计模型、纯粹背景噪声统计模型；S4、计算新的纯净语音统计模型、纯粹背景噪声统计模型的概率，以及估算音频样本信噪比；S5、根据计算得到的概率以及估算信噪比，构建特征矢量且利用SVM模型进行判决，将样本判别为纯净语音、背景噪声或含噪声语音。本发明在降低GMM‑SVM运算量的同时，能有效地区分纯净语音、纯净背景噪声和含噪声语音。
基于纯净语音背景噪声两极建模音频类型检测方法

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