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[发明专利]具滤噪声步骤的图框种类侦测方法-CN03148556.1有效
发明人：林文国;颜仲和 -专利权人：矽统科技股份有限公司
申请日： 2003-07-02 - 公布日： 2005-01-19 - 主分类号： H04N3/14 文献下载
摘要：本发明为一种具滤噪声步骤的图框种类侦测方法，是在计算出梳状因子后，进行一滤噪声(Denoising)步骤，以确认其是属于梳状因子(Comb factor)还是杂点，最后再进行判断图框种类的步骤，如此可精确的计算出梳状因子的数目
噪声步骤图框种类侦测方法

[发明专利]基于智能监测前端的噪声污染分类及实时监管方法-CN202211019252.X在审
发明人：高静;卢志想;梁臻伟;徐伟嘉;何赛;王美;王秀湉;吴展宇;陈翩翩 -专利权人：广东旭诚科技有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于智能监测前端的噪声污染分类及实时监管方法，包括：步骤1：实时监测；步骤2：数据处理；步骤3：声纹识别；步骤4：噪声数据审核；步骤5：噪声事件归纳；步骤6：噪声事件告警；步骤7：噪声事件处理；步骤8：噪声事件建档。本发明将AI声纹识别技术和物联网技术应用于噪声监管，对噪声污染进行科学分类，联动噪声超标告警和运维管理，实现实时监管和跟踪处理。实现噪声污染分类精细化同时，按生活噪声、交通噪声、工业噪声、施工噪声、自然噪声五大类划分，确保监管有效及时；噪声污染事件联动噪声超标告警和运维管理，实现实时监管和跟踪处理。
基于智能监测前端噪声污染分类实时监管方法

[发明专利]一种CT重建图像噪声去除方法及系统-CN202310135154.0在审
发明人：曾栋;彭声旺;边兆英;马建华 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种CT重建图像噪声去除方法及系统,其中CT重建图像噪声去除方法包括如下步骤：步骤(1)、获取多对低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对；步骤(2)、通过步骤(1)得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对图像噪声分布估计网络进行训练，得到估计噪声分布强度；步骤(3)、将步骤(2)得到的估计噪声分布强度及步骤(1)得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对输入至图像恢复网络进行训练，得到优化图像恢复网络；步骤(4)、将待处理CT图像输入步骤本发明的去除方法步骤简单并能明显去除CT图像中的噪声，得到优质的CT图像。
一种 ct 重建图像噪声去除方法系统

[发明专利]一种城市变电站噪声控制方法及系统-CN201610476363.1在审
发明人：徐金;莫娟;张霞;樊宝珍;马裕超;冯国巍;沈鸿冰 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2016-09-14 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种城市变电站噪声控制方法。所述方法包括：步骤1，确定城市变电站的主要噪声源的噪声特性；步骤2，确定所述城市变电站的噪声控制目标；步骤3，根据主要噪声源的噪声特性和噪声控制目标制定降噪措施；步骤4，通过计算机仿真实验来验证所述降噪措施能否满足噪声控制目标；其中所述计算机仿真实验包括：将城市变电站的噪声控制模型导入噪声仿真软件，建立噪声仿真模型；设置噪声仿真模型中不同材料的属性及仿真参数；根据主要噪声源的参数确定主要噪声源噪声特性；设定噪声监测点；进行计算机仿真实验；以及步骤5，如果满足，则完成城市变电站噪声控制；如果不满足，则重复步骤3和步骤4，直至满足噪声控制目标。
一种城市变电站噪声控制方法系统

[发明专利]随机数生成器诊断方法-CN202180084191.2在审
发明人： J·W·崔;G·瑞博迪;F·比西埃 -专利权人： ID量子技术公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明涉及一种熵测量方法，所述方法包括以下步骤：启动阶段，其包括将熵源单元通电；信号发射步骤，其包括发射以由经典噪声和量子噪声组成的总噪声为特征的量子信号；噪声测量步骤，其包括测量在照明时通过有源像素的总噪声的统计和通过未照明像素的经典噪声的统计；量子噪声计算步骤，其包括基于所述总噪声和所述经典噪声之间的差异计算所述量子噪声；健康检查步骤，其包括将所得到的量子噪声与预期的量子噪声和/或预定阈值进行比较；以及健康控制步骤，其基于熵估计步骤的结果控制所述熵源单元
随机数生成器诊断方法

[发明专利]智能软降噪装置与方法-CN201110202452.4无效
发明人：张秀彬;张立新;叶小飞;黄军剑 -专利权人：南通立飞投资有限公司
申请日： 2011-07-19 - 公布日： 2012-02-15 - 主分类号： G10K11/16 文献下载
摘要：方法包括：步骤一：系统初始化；步骤二：采集噪声信号，并将采集到的噪声信号经信号放大器进行电压放大后再输送至信号处理器；步骤三：确定噪声源的数目与方位；步骤四：判别N是否等于0，如果是，执行步骤五；否则执行步骤八；步骤五：存储原始噪声数字信号及其特征信息；步骤六：调节反噪声信号发射方向；步骤七：生成反噪声信号；返回执行步骤二；步骤八：存储当前噪声数字信号及其特征信息；步骤九、调节反噪声信号输出。本发明对所接收到的噪声信号通过盲信号空域分离法进行分离，进而生成相应的反噪声信号对噪声进行抵消，即将噪声“隔离”于特定半径范围之外，能够使得受音者在特定半径范围内免受噪声的影响。
智能软降噪装置方法

[发明专利]一种车用发电机噪声的评价方法-CN202210075369.3在审
发明人：樊小欢;刘刚;李凤琴;冀相斌 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-01-22 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种车用发电机噪声的评价方法，其包括如下步骤：步骤一，发电机安装；步骤二，传声器布置；步骤三，空载噪声测试；步骤四，满载噪声测试；步骤五，测试数据处理，采用平均声压级法计算五个传声器的平均声压级，然后分别对五个传声器的空载噪声数据和满载噪声数据进行转速跟踪的频谱分析，得到气动阶次噪声测试值和电磁阶次噪声测试值；分别对五点平均后的空载噪声数据和满载噪声数据进行转速跟踪的Overall噪声分析，得到总声压级测试值；步骤六，噪声评价，将气动阶次噪声测试值、电磁阶次噪声测试值以及总声压级测试值分别与对应的设定值进行比较，判定发电机噪声是否合格。其能够对发电机单体噪声进行量化评价。
一种发电机噪声评价方法

[发明专利]一种基于学习补偿的背景噪声去除方法-CN201910182463.7有效
发明人：张晖;高财政;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，包括以下步骤：步骤（1）：按照会议规模将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤（2）：背景噪声估计具体为：步骤（2.1）：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤（2.2）：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果选择对应规模的背景噪声分布；步骤（3）：根据所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，去除采集语音信号中的背景噪声。本发明具有有效去除背景噪声的优点。
一种基于学习补偿背景噪声去除方法

[发明专利]一种判断音乐噪声的方法以及语音消噪方法-CN201010219104.3有效
发明人：陈伟宾;王进军;庞泉晓 -专利权人：比亚迪股份有限公司
申请日： 2010-06-30 - 公布日： 2012-01-11 - 主分类号： G10L21/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种判断音乐噪声的方法，包括步骤A、对语音进行预处理；步骤B、求频域信号的功率谱；步骤C、选取特定的语音段作为噪声功率谱；步骤D、通过带噪语音以及噪声功率谱进行谱减得到带有音乐噪声的语音功率谱，并将语音还原成时域语音信号；步骤E、通过正态分布计算静音段的均值与方差，并统计各帧的正态输出概率；步骤F、判断音乐噪声。以及一种语音消噪的方法，包括以上所述的判断音乐噪声的方法，还包括步骤G：消除音乐噪声。本发明实施例通过正态分布计算静音段的均值与方差，并统计各帧的正态输出概率判断音乐噪声，并依据判断的结果消除噪声，达到了较准确判断音乐噪声以及清楚噪声的效果。
一种判断音乐噪声方法以及语音

[发明专利]结构传递噪声和结构透射噪声的分离方法-CN201010228708.4有效
发明人：顾庆;蔡相儒;袁卫平;叶怀汉 -专利权人：上海汽车集团股份有限公司
申请日： 2010-07-16 - 公布日： 2010-12-01 - 主分类号： G10K11/16 文献下载
摘要：本发明涉及噪声控制领域，尤其涉及一种选择降噪手段的方法。一种结构传递噪声和结构透射噪声的分离方法，包括以下步骤：步骤一、在噪声源设备附近设置声学测量仪器，准备两块不同的隔声材料；步骤二、直接测量噪声源发出的原始噪声声功率级；步骤三、选用两块隔声材料，分三次隔声测量噪声声功率级；步骤四、计算得到原始结构透射噪声声能量；步骤五、计算原始结构传递噪声声能量和原始结构透射噪声声能量在原始噪声声能量中所占的比重，选择相应的降噪手段。本发明结构传递噪声和结构透射噪声的分离方法，该方法在不影响结构传递噪声的前提下对声源的结构透射噪声和结构传递噪声进行分离，精确分辨出噪声的构成，以准确选择所采用的降噪手段，提高降噪效果。
结构传递噪声透射分离方法

[发明专利]一种控制声音播放的方法及声音播放系统-CN201510383488.5有效
发明人：柏琼 -专利权人：上海斐讯数据通信技术有限公司
申请日： 2015-07-03 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： G11B19/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种控制声音播放的方法，包括步骤1当检测到有声音播放时，获取外界噪声；步骤2判断所述步骤1获取的所述外界噪声是否超过最高阈值；若是，停止播放声音；否则，重复执行步骤1；步骤3当检测到声音停止播放时，重新获取外界噪声；步骤4判断所述步骤3获取的所述外界噪声是否低于最低阈值，若是，继续播放声音，停止获取外界噪声；否则，重复执行步骤3。本发明通过收集外界噪声，并判断噪声的大小来控制声音播放或停止，能够有效保护听力，具有良好的应用前景。
一种控制声音播放方法系统

[发明专利]适用于智能电能表的低压电力线载波通信噪声抑制方法-CN201811025732.0有效
发明人：李琪林;彭军;程志炯;吴维德;刘丽娜;万群;李晓;屈鸣;李锐超;申杰;李方硕;李林欢 -专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： H04B3/54 文献下载
摘要：本发明公开了适用于智能电能表的低压电力线载波通信噪声抑制方法，包括：步骤1，接收含噪信号s(n)；步骤2，判断含噪信号s(n)是否存在随机脉冲噪声干扰，若存在，则转入步骤3，若不存在，则转入步骤5；步骤3，取得随机脉冲噪声估计，重建随机脉冲噪声i(n)；步骤4，将含噪信号s(n)与重建的随机脉冲噪声i(n)作差，得到不含随机脉冲噪声的信号s1(n)；步骤5，判断不含随机脉冲噪声的信号s1(n)是否具有较强谐波分量，若存在，则转入步骤6，若不存在，则得到输出信号x(n)＝s1(n)；步骤6，取得谐波噪声的估计，重建谐波噪声f(n)；步骤7，将信号s1(n)与重建的谐波噪声f(n)作差，得到消噪后的信号x(n)，并输x(n)。其应用时，可以有效减少随机脉冲噪声和谐波噪声对载波信号的影响，提高通信质量。
适用于智能电能表低压电力线载波通信噪声抑制方法

[发明专利]增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法和装置-CN201910296090.6在审
发明人：赵俊杰 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法和装置。其中，增强图像分类模型噪声鲁棒性的方法包括：获取原图步骤，获取原图；获取噪声图步骤，获取在原图基础上带有噪声的噪声图；特征提取步骤，通过图像分类模型，对原图和噪声图进行特征提取，得到原图特征和噪声图特征；损失计算步骤，基于原图特征和噪声图特征，计算原图特征和噪声图特征之间的噪声距离，并计算鲁棒性损失；约束步骤，基于鲁棒性损失，约束原图特征与噪声图特征之间的噪声距离。通过噪声图计算鲁棒性损失，并约束原图和带噪声图特征之间的距离，能够高效的有效增强图像分类模型对噪声的鲁棒性，从而提高图像分类模型的准确性。
噪声图分类模型增强图像鲁棒性噪声噪声鲁棒性图像分类模型方法和装置特征提取步骤损失计算特征提取

[发明专利]一种基于噪声建模的盲去噪方法-CN202110171721.9在审
发明人：刘晶;田冲 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声建模的盲去噪方法，具体包括如下步骤：步骤1，提取噪声图像上的噪声块，并根据噪声块训练噪声建模子网生成噪声样本；步骤2，根据步骤1生成的噪声样本构造成对的训练数据集，然后再利用生成的训练数据集训练去噪子网；步骤3，通过固定训练好的噪声建模子网和去噪子网的网络参数，将含噪声的图像输入到去噪子网中进行处理，从而得到不含噪声的图像。本发明通过将含未知类型、未知强度噪声的真实图片输入深度神经网络进行处理以得到不含噪声的干净图像。
一种基于噪声建模盲去噪方法

[发明专利]一种滤除图像混合噪声的方法-CN200610091904.5有效
发明人：曹刚;徐立峰;罗宏宇 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2006-06-10 - 公布日： 2007-12-12 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种滤除图像混合噪声的方法，包括步骤1：选取输入的含有混合噪声的原始图像中的第一个像素；步骤2：判别该像素是否属于脉冲噪声，若该像素点属于脉冲噪声，则进入步骤3，否则直接进入步骤4；步骤3：对该像素进行中值滤波处理，将该脉冲噪声去除掉，然后直接进入步骤6；步骤4：确定该非脉冲噪声像素的同组成员；步骤5：通过同组滤波滤除高斯噪声；步骤6：检查图像所有像素是否处理完毕，若未处理完则取得图像下一个像素，然后跳转回步骤2；若处理完则输出滤除混合噪声后的新图像。本发明方法能有效地滤除图像中的混合噪声，同时能很好地保护图像的边缘和细节信息，并且其去噪的运算速度也较高。
一种图像混合噪声方法

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